分子シミュレーション＆インフォマティクス 用語解説

RNN  [あーるえぬえぬ] [Recurrent Neural Network]

RNN（Recurrent Neural Network）は、内部に再帰的な結合を持つニューラルネットワークの一種であり、過去の状態を内部に保持したまま現在の入力を処理できる点に特徴がある。通常のフィードフォワード型ニューラルネットワークが入力から出力へ一方向に情報を伝達するのに対し、RNNは隠れ層に“循環構造”を持つことで、系列データに内在する時間的依存関係をモデル化できる。入力と直前の隠れ状態を組み合わせることで、ネットワークは系列全体の文脈を考慮した出力を生成する。

この構造により、RNNは時系列解析や自然言語処理のような、入力順序が意味を持つデータに適している。例えば文章生成では、単語列の直前の文脈を保持しながら次に来る単語を推定でき、音声認識では過去の音素を踏まえた予測が可能となる。センサーデータの解析や異常検知といった連続的な情報を扱う領域でも活用されている。

RNNは万能ではなく、長期依存の学習が難しいという課題を持つが、この制約を克服する形でLSTMやGRUといった改良モデルが登場し、より長い文脈の保持が可能になった。これらはRNNの拡張であり、系列データ処理の基盤技術として広く利用されている。