再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network、RNN）とは、時系列データやシーケンスデータを扱うために設計されたニューラルネットワークの一種です。再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の最大の特徴は、過去の入力情報を「記憶」し、それを利用して現在の出力を決定できる点です。これは、隠れ層の出力が次のタイムステップの入力としてフィードバックされる仕組みによって実現されます。この仕組みにより、音声認識や自然言語処理など、データに時間的な依存関係がある問題に適しています。
ただし、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)には「長期依存関係」を学習するのが難しいという問題があります。これは、勾配消失や勾配爆発と呼ばれる現象によって、過去の情報がうまく伝わらないことが原因です。この問題を解決するために、長短期記憶（LSTM）やゲート付きリカレントユニット（GRU）といった改良版のRNNモデルが開発されました。
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）関連用語
再帰型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）
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）やさしい解説
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）とは、時間の順番に沿ったデータを扱うために作られたAIの仕組みです。たとえば、AIが文章や音声を理解する場合、今の情報だけでなく、前に出てきた情報も覚えておく必要があります。再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は、過去の情報を記憶して、それを使って次の答えを出すことができます。
例えば、再帰型ニューラルネットワーク(RNNは「昨日の天気が今日の天気に影響する」ような、時間の流れが関係する問題を解くのが得意です。ただし、昔の情報を長く覚えるのは少し苦手なので、それを改善するために、LSTMやGRUというさらに賢いモデルが使われることがよくあります。
AI関連の用語集【まとめ】
AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。
＼AIの導入・開発・相談なら【クラベルAI】に相談しよう！／
