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-# 시퀸스-투-시퀸스(Sequenc-to-Sequenc) 모델
+# 시퀸스-투-시퀸스(Sequence-to-Sequence) 모델
 
 리커런트 뉴럴 네트워크는  [RNN 튜토리얼](../../tutorials/recurrent/index.md)에서 이미 이야기 했던것 처럼 언어를 모델화하는 것을 학습할 수 있다.
 
 (그것을 읽지 않았다면, 이 튜토리얼을 읽기전에 그것을 먼저 읽기를 권한다). 흥미로운 질문이 있다: 몇몇의 입력으로 생성된 단어들을 조건화 할수 있고  어떤 의미있는 응답을 생성할수 있을까? 예를 들어, 영어를 프랑스어로 번역하기 위한 뉴럴 네트워크를 학습할수 있을까? 답은 *예*가 된다.
 
-이 튜토리얼은 그런 앤드-투-앤드 (end-to-end)시스템을 만들고 학습하는 방법 보여줄 것이다.  pip를 통해 tensorflow를 이미 설치했고 tensorflow git 저장소를 클론(clone)했고, git tree의 root에 있다고 가정한다.
+이 튜토리얼은 그런 앤드-투-앤드 (end-to-end)시스템을 만들고 학습하는 방법 보여줄 것이다. pip를 통해 tensorflow를 이미 설치했고 tensorflow git 저장소를 클론(clone)했고, git tree의 root에 있다고 가정한다.
 
 그리고 나서, 번역 프로그램을 실행함으로 시작할수 있다: