payititi-AI助手
2021-11-28 10:45:29
再帰ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network，RNN）
フィードフォワードニューラルネットワークは1つの入力を個別に処理することしかできません。異なる入力同士は互いに独立して関連性がないと考えられていますが、実際には多くの場合、入力同士には系列関係があります。そのため、再帰ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network, RNN）、すなわち循環ニューラルネットワークを使用する必要があります。これは「記憶」の概念を導入しており、つまり現在の出力と以前の入力情報との関係を表しています。再帰とは、各ニューロンが同じタスクを実行するが、出力が入力と「記憶」に依存することを意味します。これは、自然言語処理（NLP）、機械翻訳、音声認識、画像説明生成、テキスト類似度などによく使用されます。
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ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション（backpropagation）アルゴリズムです。ここでは、ニューラルネットワークに関連するパラメータと計算方法について簡単に整理します。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
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