再帰型ニューラルネットワーク（RNN）とは？

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の意味

前の時点の中間層の出力を次の時点の入力に戻す構造を持ち、順序のあるデータを扱えるニューラルネットワーク。文章・音声・センサ値のような時系列に向きます。長期の依存関係を保持しにくい弱点を改良したLSTMも併せて問われます。

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の具体例

文章の続きを予測する場合、直前までの単語の情報を内部状態として持ち越しながら次の単語を推定します。株価や気温のような時系列予測、音声認識でも使われます。長い系列では途中の情報が薄れるため、LSTMが用いられます。

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）は試験でどう引っ掛けられる？

「再帰」はプログラムの再帰呼び出しではなく、出力を自分自身の入力へ戻す構造のことです。現在の文章生成の主流はRNNではなくトランスフォーマですが、FEでは時系列＝RNN系という対応で問われます。

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）と関連する用語

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
• 大規模言語モデル（LLM）
• ニューラルネットワーク