リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、内部にループ構造を持ち、時系列データや自然言語などの可変長の連続データを処理できる深層学習モデルです。過去の情報を記憶しながら順次処理を行えるため、音声認識や機械翻訳などに広く活用されています。
リカレントニューラルネットワークとは
一言でいうとリカレントニューラルネットワークとは、過去の入力情報を記憶する仕組みを持つことで、前後の文脈や時間的なつながりを考慮したデータ処理を可能にするニューラルネットワークのアーキテクチャです。
詳しく解説
リカレントニューラルネットワークは、通常の順伝播型ニューラルネットワークとは異なり、隠れ層が自分自身にフィードバックするループ構造を持っています。これにより、現在入力されたデータだけでなく、過去に処理したデータの影響を内部状態として保持し続けることができます。音声データや文章のように、前後の関係性が極めて重要な順序データを取り扱うために開発され、ディープラーニングの発展において重要な役割を果たしてきました。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、スマートフォンなどの予測変換や音声認識システムにおける文字起こし、ある言語から別の言語へ文章を変換する機械翻訳、さらには株価の変動予測といった時系列データの解析などが挙げられます。
似た用語との違い
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）との違いとして、CNNは主に画像データなどの空間的な広がりを持つ特徴を捉えることに特化しているのに対し、リカレントニューラルネットワークは時系列データなどの時間的な連続性を捉えることに特化している点が挙げられます。
注意点
リカレントニューラルネットワークの主な注意点として、長すぎる時系列データを処理する際に勾配消失問題や勾配爆発が発生しやすく、遠い過去の情報を正確に保持し続けることが難しいという構造上の限界があります。