リカレントニューラルネットワークとは

人工ニューラルネットワークは、人間の脳などの自然な神経系に基づく情報処理システムです。 それらは相互接続された多くの個々の人工ニューロンで構成され、問題を一緒に解決し、学習する能力を持っています。 リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、フィードバックループが含まれているため、特に人間の脳に似ています。 これらにより、信号は前方と後方の両方に伝わり、より複雑で安定性の低いシステムが作成されます。 リカレントニューラルネットワークは動的であり、各入力後、システムの状態は平衡に達するまで継続的に変化します。

人間の脳は、生物学的リカレントニューラルネットワークとして説明できます。 人工のリカレントニューラルネットワークは、プロセスと行動を学習する脳の能力を共有しています。 これは、従来の機械学習の方法では不可能です。 他のタイプのニューラルネットワークと同様に、リカレントニューラルネットワークは、パターンの認識と傾向の特定に特に優れています。 この種の計算モデルには、医療スキャンからの疾患の認識、身体システムのモデリング、音声認識と手書き認識、株式市場予測など、多くの潜在的な用途が見つかりました。

通常、リカレントニューラルネットワークは、データ入力と不明な出力の間に何らかの関係があることがわかっている、または強く疑われる問題を解決するために使用されます。 ネットワークは、その関係を解決し、可能な出力値を提供するために、トレーニングされるか、それ自体をトレーニングします。 リカレントニューラルネットワークは、一部の値が欠落または破損している大きな複雑な問題を処理できます。 例から学ぶ能力により、強力かつ柔軟になり、特定のタスクごとにアルゴリズムを作成する必要がなくなります。

リカレントニューラルネットワークは、非線形統計データモデリングツールとして説明できます。 フィードバックループの存在は、それらが適応システムであり、変化に対応できることを意味します。 ロボット工学の分野で使用されるリカレントニューラルネットワークを使用すると、ロボットは経験から学習することができ、目標に到達するためにどの方向に進むかを決定できます。 完全にランダムではありませんが、予測不可能なことに集中することを報いることで、ロボットに好奇心を育てることができるかもしれません。 一部の科学者は、意識自体が機械的なプロセスであり、いつか意識的な形のリカレントニューラルネットワークを開発できる可能性があると考えていますが、これはロボットと機械の権利に関する倫理的疑問につながるでしょう。