Какую архитектуру выбрать, если входные данные — последовательность последовательностей?

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

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

Выбор конкретной архитектуры зависит от требований задачи и характеристик данных.