Задачи, связанные с классификацией последовательностей символов некоторого алфавита, часто возникают в таких областях, как биоинформатика и обработка естественного языка. Методы глубокого обучения, в особенности модели на основе рекуррентных нейронных сетей, в последние несколько лет зарекомендовали себя как наиболее эффективный способ решения подобных задач. Однако существующие подходы имеют серьезный недостаток — низкую интерпретируемость получаемых результатов. Крайне сложно установить какие именно свойства входной последовательности ответственны за её принадлежность к тому или иному классу. Упрощение же таких моделей с целью повышения их интерпретируемости, в свою очередь, приводит к снижению качества классификации. Такие недостатки ограничивают применение современных методов машинного обучения во многих предметных областях. В настоящей работе мы представляем принципиально новую, интерпретируемую архитектуру нейронных сетей, основанную на поиске набора коротких подпоследовательностей — мотивов, наличие которых влияет на принадлежность последовательности к определенному классу. Ключевой составляющей предлагаемого решения является разработанный нами алгоритм дифференцируемого выравнивания, являющийся дифференцируемым аналогом таких классических способов сравнения строк, как редакционное расстояние Левенштейна и алгоритм Смита–Ватермана. В отличие от предыдущих работ, посвященных классификации последовательностей на основе мотивов, новый метод позволяет не только выполнять поиск в произвольной части строки, но и учитывать возможные вставки.