sekvenssimallit
Sekvenssimallit ovat koneoppimismalleja, jotka on suunniteltu käsittelemään peräkkäisiä tietoja, kuten tekstiä, puhetta tai aikasarjoja. Näiden mallien keskeinen piirre on niiden kyky säilyttää muistia aiemmista syötteistä, mikä mahdollistaa kontekstisidonnaisten ennusteiden tekemisen. Tämä tekee niistä erittäin hyödyllisiä tehtävissä, joissa järjestyksellä on merkitystä.
Yksi tunnetuimmista sekvenssimallien tyypeistä on rekurrentti neuroverkko (RNN). RNN:t käyttävät silmukoita, jotka mahdollistavat tiedon siirtymisen seuraavalle
Tämän ongelman ratkaisemiseksi on kehitetty edistyneempiä arkkitehtuureja, kuten pitkä lyhytkestoinen muisti (LSTM) ja gated recurrent unit
Viime aikoina transformaattorimallit ovat nousseet merkittäviksi sekvenssimallien alalla. Ne perustuvat huomiomekanismeihin, joiden avulla malli voi painottaa