머신러닝에서, 시퀀스 모델은 언어, 시계열, 신호와 같은 시간 구조 데이터를 처리하기 위해 설계되었습니다. 이러한 모델은 시간 단계 간의 종속성을 추적하여 입력의 진행으로부터 학습하여 일관된 출력을 생성할 수 있습니다. 순환 신경망과 주의 메커니즘과 같은 신경 구조는 내부 상태를 통해 시간 관계를 관리합니다. 이 논문은 시퀀스 모델에서 메모리 활용을 측정하는 효과적인 상태 크기(ESS) 메트릭을 제시하여 성능 최적화를 할 수 있도록 돕습니다.

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