RNNとは？〜機械学習初心者に最も簡単にRNNを解説〜

今回の記事は松尾研究室の公開している無料機械学習講座のgitのLesson3にあたる内容を解説兼覚書として残したものになっております。

松尾研様のような高等な頭脳は持ち合わせていないのでできるだけわかりやすく簡単に図などを用いながらの解説になります。

Lesson3の主なテーマは『RNN』に関しての内容とそれに関する、簡単な機械学習モデルの作成方法についてです。では早速解説に移っていきます。

RNNとは？

RNNとは再帰型ニューラルネットワーク (Recurrent Neural Network; RNN) の略称です。CNNと比較するとCNNは主に画像などの平面的なもの（紙とか写真とか画像とか）に対してその平面上にある特徴量を抽出し、モデルの学習を行っていました。

RNNの場合は時間的な前後情報をモデルの学習に使用するところがCNNとの最大の違いになっております。図で表すと下記のようになっております。

この図に関しては少しの嘘が入っていますが初心者が理解する上ではCNNとの違いはこのような違いで問題ないと思います。

上記のような規則的な動きを判別できるということは入力データに時間的なつながりが必要ということです。例えばどういったデータが必要かというと下記のようなデータが主に使用されているようです。

・文章
・音声
・映像
・株価の予測など

特に自然言語処理関連ではかなり多用されているそうです。

ニューラルネットの構造の話をすると難しくなりますが一般的な図よりもより簡単に見ていきます。