🚨 重要： この記事は、概念を非常に簡単に説明することを目的としています。そのため、実際の技術的な詳細や厳密な解釈とは異なる部分が含まれている可能性があります。G検定の対策として、この記事で興味を持たれた方は、必ず公式テキストやより専門的な情報源を参照し、正確な知識を習得するようにしてください。
エンジニア向きではありません。「公式テキスト買ってやる気満々だったのに、なんもわからない…(´;ω;｀)」という方向けです。
1. リカレントニューラルネットワークとは？
RNNは「過去の情報を保持する」ネットワークです。一般的なニューラルネットワークと異なり、回帰結合層があり、自分の出力を再び自身の入力に使用します。これにより、前の情報を参照しながら処理を進めることができます。たとえば、「私は昨日…」という文章なら、「昨日」という単語を覚えて次の単語を予測することが可能です。
- RNNの基本形: シンプルな構造で過去の情報を次に渡して処理する形。時間軸に沿って展開することから「時間軸に沿った展開」と呼ばれます。
- エルマンネットワーク: 過去の隠れ状態を次の時間ステップに渡す構造。
- ジョルダンネットワーク: 出力を次の入力にフィードバックする構造。
この仕組みを使って、次の単語を予測する言語モデルを構築することができます。また、pretrained models（事前に訓練済みのモデル）を活用すると、さらに高度な処理が可能になります。
2. 勾配消失問題
RNNは過去の情報を保持できることが特徴ですが、深い時系列データを扱う際に発生する問題があります。勾配消失問題とは、過去の情報に遡るにつれて、学習のための勾配が次第に小さくなり、影響を与えにくくなる現象です。これにより、長期の依存関係を学習することが難しくなります。
- 入力重み衝突／出力重み衝突: 過去の情報と現在の情報が干渉し合い、適切に更新できなくなる場合があります。
3. LSTMによる解決
この問題を解決するために、LSTM（Long Short-Term Memory）が導入されました。LSTMは「記憶するべき情報」と「忘れるべき情報」を選択できる高度なネットワークです。
- LSTMブロック: 情報を管理する特別なユニット。
- CEC（Constant Error Carousel）: 誤差を内部に保持し、勾配消失を防ぐ仕組みです。これにより、長期的な情報を記憶し続けることが可能になります。
- 入力ゲート: 「この情報を取り込むか」を決定します。
- 出力ゲート: 「この情報を外部に出力するか」を決定します。
- 忘却ゲート: 「不要な情報を忘れるか」を決定します。
この構造により、長期間にわたる依存関係を保持しつつ適切な学習が行えます。
4. GRUとは？
GRU（Gated Recurrent Unit）は、LSTMの簡易版であり、ゲートの数が少なく、計算量が少ないため、より高速な処理が可能です。
- リセットゲート: 「どの程度過去の情報を忘れるか」を決定します。
- 更新ゲート: 「どの程度新しい情報を取り込むか」を決定します。
LSTMより軽量であり、計算コストを抑えつつ、高い精度を維持できます。
5. Bidirectional RNNとは？
通常のRNNは「過去→未来」の方向で情報を処理しますが、bidirectional RNNは「過去←未来」も考慮できます。たとえば、「私は昨日___した」という文章では、未来の単語も手がかりとして活用することで、精度を向上させることができます。
6. エンコーダ・デコーダとsequence-to-sequence
RNNは、出力も時系列データとして扱うことができます。たとえば、文章の翻訳では、エンコーダ・デコーダの仕組みを使います。
- エンコーダ: 入力（例: 日本語）を圧縮して特徴を抽出します。
- デコーダ: 圧縮された情報をもとに、出力（例: 英語）を生成します。
- sequence-to-sequence: 時系列データを入力・出力するタスクの総称。翻訳などに用いられます。
7. Image Captioningなどの応用
RNNは画像処理にも応用できます。image captioningは、画像を見て「犬が走っている」のような説明を自動生成する技術です。画像をエンコーダで処理し、RNNのデコーダを用いて説明文を生成します。
8. 教師強制とAttention機構
学習の際に以下の技術が使用されます。
- 教師強制: 正解を強制的に提供し、学習を促進する方法です。
- Attention: 翻訳などのタスクで「どこが重要な部分か」を強調する仕組みです。特定の単語や情報に注目して処理を進めます。
まとめ
リカレントニューラルネットワーク（RNN）は「過去の情報を記憶しながら順番に処理する」ネットワークです。LSTMやGRUによって勾配消失問題を解決し、bidirectional RNNやsequence-to-sequenceモデルを活用することで、翻訳やimage captioningなどの応用が可能になります。
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