再発性

リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) は、過去に取得したデータから学習できるニューラル ネットワークの一種です。これらは、自然言語処理、音声認識、コンピューター ビジョンなどの分野に関連する問題を解決するために使用されます。

従来のニューラル ネットワーク (NN) とは異なり、RNN は、過去に受信​​した情報を記憶し、将来の意思決定にそれを使用できる特別なアーキテクチャを備えています。これは、ネットワークの以前の状態に関する情報を保存し、それを後続の層に送信するリカレント ブロックをネットワークに追加することによって実現されます。

リカレント ブロックは、以前の入力データに関する情報を保存できるメモリ セルなどの複数の要素で構成されます。メモリセルの各要素は以前の状態に関する情報にアクセスでき、この情報を使用して現在の状態での決定を行うことができます。

RNN は情報を記憶する能力があるため、テキスト内の単語のシーケンスやデータの時系列など、データのシーケンスを処理できます。また、以前のデータに基づいて将来の値を予測するために使用することもできます。

RNN の主な利点の 1 つは、リアルタイムでデータを処理できることです。そのため、音声認識や金融データ処理など、高速なデータ処理が必要なアプリケーションに役立ちます。

再帰的メソッドは、(プログラミングのコンテキストにおいて) 繰り返し呼び出すことができる関数です。たとえば、グラフを走査したり方程式を解く問題を解決します。再帰的プログラム (または再帰的アルゴリズム) は、直接または間接的な再帰を使用して問題を解決します。これにより、メモリ使用量が予想外に高くなる可能性があります