RNN（再帰型ニューラルネットワーク）

RNN Recurrent Neural Network あーるえぬえぬ / さいきがたにゅーらるねっとわーく

高頻出 ⚪ 旧用語テクノロジ系新しい技術

意味・解説

過去の情報を記憶し、それを現在の処理に活用できる構造を持ったニューラルネットワーク。時系列データ（文章、音声、動画）の解析に強い。

内部にループ構造を持ち、前のステップの出力を自分自身に再び入力（再帰）させる。これにより「流れ」のある情報を理解でき、の連続した動きや翻訳の文脈把握に利用される。

「情報の『数珠つなぎ』を理解する知能」です。

1.特徴：

CNNが画像の一枚の『形』を捉えるのに対し、RNNは『時間の経過による変化』を捉えます。

2.活用例：

の解析では、一瞬の形だけでなく「手がどう動いたか」という順序が意味を持ちます。RNNはこの前後の繋がりを記憶して理解します。ポイントは、人間の言葉や動作、株価の動きなどは全て「過去が現在に影響する」ものであり、この『文脈（流れ）』を計算できるRNNは、動画解析やNLPの基礎となっているからです。

動画から単語をリアルタイムで特定するため、時系列データの変化を捉えるのが得意なRNNを採用した。

同義語: 再帰型ネットワーク

分類: 深層学習のモデル構造

生成AIパスポート試験（生成AI活用普及協会）の公式シラバス第4版では、第2章生成AI（ジェネレーティブAI） の 2-1 に「RNN（回帰型ニューラルネットワーク）」として掲載されています。ITパスポートと重なるのは全191語中42語で、その1つがこの用語です。