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空想イノベーション

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

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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。