RNN（再帰型ニューラルネットワーク）とは？
読み方: アールエヌエヌ
30秒まとめ
時系列データや文章など、順序のあるデータを処理するために設計されたニューラルネットワーク。
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）の意味・定義
RNN（Recurrent Neural Network、再帰型ニューラルネットワーク）は、時間的な順序や前後関係のあるデータ（時系列データ、テキスト、音声など）を処理するために設計されたニューラルネットワークの一種です。各ステップの出力を次のステップの入力にフィードバック（再帰）する構造を持ち、過去の情報を「記憶」しながら処理を進めます。 基本的なRNNは長い系列での記憶の保持が苦手（勾配消失問題）なため、LSTM（Long Short-Term Memory）やGRU（Gated Recurrent Unit）といった改良版が開発されました。これらは「ゲート機構」により、重要な情報を選択的に記憶・忘却できます。自然言語処理の分野ではRNNが長く主流でしたが、2017年にTransformerアーキテクチャが登場して以降、LLMの基盤はTransformerに移行しました。ただし、音声処理、時系列予測、リアルタイム制御などでは今も活用されています。