リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、時系列データや自然言語などの連続的な情報を処理することに特化したニューラルネットワークのアーキテクチャです。過去の情報を内部の隠れ状態として保持し続けることで、文脈を考慮した予測や生成を可能にします。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは
一言でいうと、リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは、過去の入力情報を記憶する仕組みを持つことで、時間的なつながりや前後関係のあるデータを学習できるようにしたニューラルネットワークのことです。
詳しく解説
通常のニューラルネットワークは入力データ同士が独立していると仮定しますが、音声やテキストなどの時系列データでは、直前の情報が現在の意味を決定づけることが多々あります。リカレントニューラルネットワークは、ネットワークの中にループ構造を持ち、過去の処理結果を次のステップへ引き継ぐことでこの課題に対応します。この仕組みにより、文章の続きの予測や音声認識など、順序が重要なデータ処理において広く活用されてきました。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、スマートフォンの文字入力における予測変換や、機械翻訳において文脈全体を考慮した文章生成、音声アシスタントによる音声認識などが挙げられます。また、株価の時系列推移やセンサーデータの異常検知といった数値データの予測にも応用されます。
似た用語との違い
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が画像などの空間的な特徴を捉えることに優れているのに対し、リカレントニューラルネットワーク（RNN）は時間軸や順序といった時間的なつながりを処理することに特化しています。また、より長期間の文脈を効率よく学習できる仕組みとして、トランスフォーマー（Transformer）などの新しいアーキテクチャも登場しています。
注意点
リカレントニューラルネットワーク（RNN）の主な限界として、学習データ内の時間的距離が長すぎると、過去の情報が途中で薄れてしまう「勾配消失問題」が発生しやすい点が挙げられます。この課題に対処するため、内部構造を改良したLSTMやGRUといった派生モデルが開発されてきました。