問題 No.516
LSTMの計算コストを抑えるため、忘却ゲートと入力ゲートを統合した「更新ゲート」を用い、ゲート数を3つから2つに削減したRNNの派生モデルはどれか。
【正解の解説】
GRU
GRUは、LSTMの複雑な仕組みを簡略化したモデルで、忘却ゲートと入力ゲートを「更新ゲート」にまとめることで計算を軽くし、データの長期的な依存関係を学習しやすくしています。
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【その他の選択肢の解説】
トランスフォーマー
Transformerは、RNNのように順番にデータを処理するのではなく、全体を一括で見ることで関連性を学習する仕組みであり、現在の大規模言語モデルの基礎となっています。
RNN
RNNは、過去の情報を記憶しながらデータを逐次処理するモデルですが、データが長くなると古い記憶が失われやすいという弱点があります。
CNN
CNNは、画像などの空間的なデータの認識に特化したモデルであり、時系列データの処理を主目的とするRNNとは異なるアプローチをとります。