リカレントニューラルネットワーク（RNN）
リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは、時系列データや連続するデータを扱うために設計された人工知能（AI）のモデルの一つです。リカラントネットワーク(RNN)は、以前の入力から得た情報を記憶し、次の入力処理にその情報を活用することができる点が特徴です。
これにより、音声認識・文章生成・株価予測などデータが時間の経過とともに変化する問題に適しています。従来のニューラルネットワークとは異なり、リカラントネットワーク(RNN)は入力データに時間的な依存関係がある場合に強力な性能を発揮しますが、長期の依存関係を保持するのが難しく、勾配消失問題が発生しやすい点が課題です。
この課題を解決するために、LSTM（Long Short-Term Memory）やGRU（Gated Recurrent Unit）といった改良型のモデルが登場しています。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）関連用語
リカレントニューラルネットワーク（RNN）に関連する単語は以下の通りです。
- 長短期記憶（LSTM）
- ゲート付きリカレントユニット（GRU）
- 時系列データ（Time Series Data）
- 勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）
リカレントニューラルネットワーク（RNN）やさしい解説
リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは、時間の流れに沿ったデータをうまく扱うAIのモデルです。例えば、文章や音声のように「順番が大事なデータ」を理解して、その流れに基づいて次に何が来るかを予測したり答えを出したりします。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）は「記憶する力」があり、過去の情報を使って今のデータを処理します。たとえば、文章を読むときに、前の文を覚えておいて次の文を理解するのに役立てるのと似ています。音声認識や翻訳、文章の自動生成などで使われる技術ですが、長い情報を覚え続けるのが苦手なこともあります。それを改善するために、LSTMやGRUという技術もよく使われます。
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