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定義-Recurrent Neural Network（RNN）はどういう意味ですか？
リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、メモリ内の有向サイクルを含む高度な人工ニューラルネットワーク（ANN）の一種です。 リカレントニューラルネットワークの1つの側面は、固定サイズの入力ベクトルと出力ベクトルを使用して、以前のタイプのネットワークを構築できることです。
TechopediaはRecurrent Neural Network（RNN）について説明します
リカレントニューラルネットワークの使用は、多くの場合、ディープラーニングとシーケンスの使用に関連しており、人間の脳の神経活動をシミュレートするモデルを進化させます。
実用化の観点から、RNNは、画像処理、言語処理、さらには一度に1つずつテキストに文字を追加するモデルなどの用途のために、多くの専門家のアクティブな焦点領域となっています。 これらのテキスト生成モデルをいじることにより、科学者はさまざまな種類の人間の文章によく似たサンプルを作成することができました。たとえば、現代の投資反対派や古典的なシェイクスピア劇です。 RNNは、ゼロから、または非常に限られたプログラミング入力から英語を学習する能力を示すテキスト結果を生成することができました。
RNNの使用例の多くは、文法的に正しくないテキストを生成します。 アイデアは、これらの実験とシステムの多くが本当に役立つようになるために追加のサポートを必要とするということです-しかし、それらは言語の人間の世代をモデル化する驚くべき人工知能の力を示します。
