RNN

RNNとはRecurrent neural networkの略語で、回帰型ニューラルネットワークのことです。RNNはディープラーニングのモデルの一つです。

～目次～: 1.RNNとは; 2.注目された背景; 3.メリットとデメリット; 4.運用事例

1.RNNとは
2.注目された背景
3.メリットとデメリット
4.運用事例

1.RNNとは

RNNモデルは生物の神経システムを模擬して、情報の前後を配慮しているモデルで回帰と記憶のアルゴリズムが備えられております。
連続的な情報処理、例えば時系列データの解析と予測や自然言語処理と音声処理などの領域でよく使われています。
RNNモデルは伝統的なLSTMモデルよりデータ処理の精度が高められています。
また、RNNモデルの考え方に基づいて、BERT、XLNetなどのモデルも開発されまして、よりさらなる効率と精度でデータを処理できるようになりました。

2.注目された背景

21世紀から第三次AIブームに入り、IT技術の発展に伴って、AI技術の応用も実現されました。このような社会環境の中で、たくさんのAIモデルが誕生されました。
RNNモデルもこの時期に誕生されたモデルで、従来のLSTMモデルより連続的な情報の処理能力が高まっています。
具体的な例といれば、例えば自然言語解析と音声認識において、人間の言葉の文法や前後も配慮しないといけません。
RNNモデルは単語の前後にある単語も学習し記憶することで、人間の言葉の認識や生成も精度高く行えるようになりました。
自然言語と音声の識別と解析の他にも、株価や売上などのような連続的なデータの分析と予測も応用されています。

3.メリットとデメリット

メリット：: 1．短期的連続なデータの処理と分析がより精度高く処理できます。; 2．特に自然言語処理と音声認識分野にて分析制度が高いです。
デメリット：: 1．他のAIと同じく実際の現場導入にあたってトレーニングは大量のデータが必要となります。; 2．各AIモデル進化の中で、各分野に特化してより精度高いAIモデルが存在しています。