Для обработки входных данных в виде последовательности последовательностей можно рассмотреть следующие архитектуры:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN). 1 Они способны сохранять информацию о предыдущих шагах обработки, что позволяет учитывать контекст и временные зависимости в последовательностях данных. 1 Однако рекуррентные модели обычно не способны улавливать закономерности в очень длинных зависимостях. 2
• Трансформеры. 3 Эта архитектура глубоких нейронных сетей предназначена для обработки последовательностей, таких как текст на естественном языке, и решения задач машинного перевода и автоматического реферирования. 3 В отличие от RNN, трансформеры не требуют обработки последовательностей по порядку. 3 Благодаря этому они легче распараллеливаются и могут быть быстрее обучены. 3
• Модель Seq2Seq. 4 Это архитектура машинного обучения, разработанная для задач, связанных с последовательными данными. 4 Она принимает входную последовательность, обрабатывает её и генерирует выходную последовательность. 4

Выбор конкретной архитектуры зависит от требований задачи и характеристик данных.