再帰型ニューラルネットワーク(RNN)とは

過去の入力の情報を内部状態(隠れ状態)として保持し、時系列データの前後関係を考慮しながら処理するニューラルネットワーク。文章や音声など、順序が意味を持つデータの処理に用いられるが、長い系列では勾配消失が起きやすいという課題がある。