スポンサーリンク

問題の解答・解説ページ

このページは解説の閲覧モードです。
実力試しをしたい方は、下のボタンからクイズに挑戦してください!

この問題をクイズ形式で解く
問題 No.1048
テキストや音声などの時系列データを処理するために、過去の中間層の出力を次の時刻の入力として再帰的に再利用することで、データの前後の文脈や時間的な依存関係を学習できるようにした構造を【   】と呼ぶ。

【正解の解説】

RNN

リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時刻順のデータについて、前の時刻の結果を次の時刻に引き継ぐ構造を持っており、文章や音声などの文脈を捉えるのに適しています。

スポンサーリンク

【その他の選択肢の解説】

CNN

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、主に画像データにおいて、空間的な広がりを持つ特徴を抽出するのに使われる構造です。

GAN

敵対的生成ネットワーク(GAN)は、2つのモデルを競争させることで、本物そっくりの画像を生成する技術です。

オートエンコーダ

オートエンコーダは、データを一度圧縮してから復元することで、そのデータの本質的な特徴を学習させる手法です。