第7回 回帰結合型ニューラルネットワーク 06-05

回帰結合型ニューラルネットワーク（RNN）は、系列データを処理するための特化したモデルであり、過去の状態を考慮しながら学習を進めることが特徴です。RNNでは、入力データの順序が重要であり、系列データの長さが可変であるため、ネットワークの設計には工夫が必要です。LSTMやGRUなどの発展型も存在し、双方向LSTMを用いることで文脈をより深く理解できるようになります。勾配爆発や勾配消失の問題に対しては、勾配クリッピングが有効です。