Graves是一种自动化的神经网络模型，用于进行序列到序列的转换任务，例如机器翻译或文本生成。它由编码器和解码器组成，编码器将输入序列转化为固定长度的隐藏状态，解码器根据该隐藏状态生成目标序列。Graves采用了循环神经网络（RNN）结构，可以对长序列进行处理。通过控制隐藏状态的大小和层数，Graves可以在不同领域的任务中取得良好的性能。
编码器的主要功能是将输入序列中的每个元素进行编码，并生成一个隐藏层状态。它使用循环连接来跟踪序列的上下文信息，并将其表达为向量形式。隐藏层状态是编码器的输出，传递给解码器进行进一步处理。
解码器通过对隐藏状态进行解码，生成目标序列。它也采用了循环连接，以便在生成每个目标元素时利用上下文信息。解码器的输出可能是下一个目标元素的概率分布，我们可以使用概率最大化来选择最可能的元素。解码器可以使用编码器的隐藏状态作为初始化，以便在生成序列时保留上下文信息。
