リカレントニューラルネットワーク (RNN) について理解する

リカレントニューラルネットワーク (RNN) は、シーケンシャルデータを処理するように設計されたニューラルネットワークの一種です。これらには、前のタイムステップからの情報が現在のステップに影響を与えることを可能にするフィードバックループがあり、データの時間的関係をモデル化するのに役立ちます。RNN では、隠れた状態 (ネットワークの内部表現) がタイムステップ間で保持されることが許可されます。、前のステップの情報を使用して現在のステップに通知できるようにします。このため、RNN は、ネットワークが複数の単語にわたる文のコンテキストを追跡する必要がある言語モデリングなどのタスクに適しています。

リカレントニューラルネットワークは、順次データを処理し、以前のデータからの情報を許可するフィードバックループを備えているように設計されています。現在のステップに影響を与える時間ステップ。