ITパスポート 一問一答｜RNN 第183問

解説

RNN（Recurrent Neural Network：再帰型ニューラルネットワーク）は、ネットワークの出力を再び入力へ帰還（フィードバック）させるループ構造を持ち、過去の情報を内部に保持しながら処理を進められるディープラーニングのモデルである。この性質により、音声認識・機械翻訳・文章生成など、データの並び順（前後関係）が意味を持つ時系列データや文章の処理に適している。誤答肢のうち、画像の空間的な特徴の抽出を得意とするのはCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、2つのネットワークを敵対的に競わせて学習し画像生成などに使われるのはGAN（敵対的生成ネットワーク）の説明である。少量データでの表形式データ分析はRNNの特徴として適切ではない。試験では「CNN＝画像」「RNN＝時系列・言語」「GAN＝生成」という得意分野の対応が繰り返し問われるため、3つをセットで整理して覚えること。