再帰的ニューラル ネットワーク (RNN) はニューラル ネットワーク モデルです。再帰的な方法で構築され、テキスト、音声、時系列などのシーケンス データを処理できます。お待ちください。
再帰的ニューラル ネットワークは、従来のニューラル ネットワークを改良したものとして理解でき、ニューラル ネットワークの階層構造を再帰的に構築して、ニューラル ネットワークがシーケンス データをより適切に処理できるようにします。
再帰的ニューラル ネットワークの基本的な考え方は、シーケンス データをニューラル ネットワークに入力し、ニューラル ネットワークの階層を再帰的に構築してデータを層ごとに拡張し、それによってシーケンス データのきめ細かい処理を実行することです。具体的には、リカレント ニューラル ネットワークの各ノードには 1 つ以上の重みパラメータが含まれており、トレーニング プロセス中に継続的に調整および最適化されます。各ノードはその子ノードから出力を受け取り、この結果を入力として次のノードに渡します。
リカレント ニューラル ネットワークにはさまざまな種類があり、最も一般的なものにはリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と長期短期記憶ネットワーク (長期短期記憶、 LSTM)。これらのさまざまな種類のリカレント ニューラル ネットワークには、それぞれ独自の特性と応用分野があります。
リカレント ニューラル ネットワークは、可変長シーケンス データを処理できる最も基本的な再帰的ニューラル ネットワークです。。リカレント ニューラル ネットワークの各ノードには隠れ層と出力層が含まれており、隠れ層は子ノードからの入力信号を受信するために使用され、出力層は信号を次のノードに出力するために使用されます。リカレント ニューラル ネットワークはループ内で情報を継続的に転送し、各ノードがシーケンス データ内の任意の長さのサブシーケンスを処理できるようにします。
長短期記憶ネットワークは、長いシーケンス データの処理に使用できる特殊なタイプのリカレント ニューラル ネットワークです。長短期記憶ネットワークの各ノードには記憶ユニットと出力ユニットが含まれており、記憶ユニットは以前の情報を保存するために使用され、出力ユニットは現在のノードの結果を出力するために使用されます。記憶メカニズムを導入することにより、長期短期記憶ネットワークは、従来のリカレント ニューラル ネットワークが長いシーケンス データを処理するときに発生する勾配の消失と勾配の爆発の問題を解決します。
リカレント ニューラル ネットワークの仕組みを説明する簡単な例を示します。
英語のテキストがあり、それを中国語の翻訳に変換する必要があるとします。従来の方法では、英語のテキストを機械翻訳システムに入力し、中国語の翻訳結果を取得します。ただし、この方法には 2 つの問題があります。1 つは、英語のテキストを機械可読形式に手動で変換する必要があること、2 つ目は、異なる言語間の文法的および意味的な違いに対処できないことです。リカレント ニューラル ネットワークは、これら 2 つの問題をうまく解決できます。具体的には、英語のテキストを配列データとしてリカレント ニューラル ネットワークに入力し、中国語の翻訳結果をターゲット配列データとしてニューラル ネットワークを学習します。トレーニング プロセス中に、ニューラル ネットワークは、手動による変換を必要とせずに、英語のテキストを中国語の翻訳に変換する方法を自動的に学習します。同時に、リカレント ニューラル ネットワークは、異なる言語間の文法的および意味上の違いを自動的に処理することもできるため、機械翻訳の結果がより正確かつスムーズになります。
リカレント ニューラル ネットワークは、テキスト、音声、時系列などのシーケンス データを処理できる非常に便利なニューラル ネットワーク モデルです。従来のニューラル ネットワークと比較して、リカレント ニューラル ネットワークは適応性と柔軟性が優れており、可変長シーケンス データや長いシーケンス データをより適切に処理できます。現在、リカレントニューラルネットワークは、自然言語処理、音声認識、時系列予測などの分野で広く使用されています。将来的には、技術の継続的な発展に伴い、リカレント ニューラル ネットワークの応用の可能性はさらに広がるでしょう。
[原文：Xiaoxiong AI Network xiaoxiong360.com]