時系列に処理をしたいのならリカレントニューラルネットワーク
例えば、こんな事例がある。
- 電車は朝と夕方に混雑する
- 電気代は夏と冬に高くなりやすい
- 年末・年始、ゴールデンウィーク、お盆に外国への旅行者が増加する
- 世界の人口は緩やかに上昇している
これらは、いずれも時間軸に対してパターンを持っている、という共通点がある。
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通常のニューラルネットワークでは、事象とともに時間の情報を入力したとしても、どうしても時間の持つ情報が削ぎ落とされてしまうことになる。
そこで、時間情報を反映し、時間依存性を学習することができるモデルが考案された。
それが、リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network:RNN)である。