ニューラルネットワーク GRU入門：LSTMを簡略化したRNNモデル
文章や音声など、連続的なデータの処理を得意とするRNN（リカレントニューラルネットワーク）は、時系列データのパターンを学習することができます。しかし、RNNには長い系列データを学習する際に、過去の情報が薄れてしまうという課題がありました。この課題を克服するために、LSTM（Long Short-Term Memory）が開発されました。LSTMは、RNNに記憶セルと呼ばれる仕組みを追加することで、長期的な依存関係を学習することを可能にしました。GRU（Gated Recurrent Unit）は、LSTMをさらに簡略化し、効率性を高めたモデルです。GRUは、LSTMと同様に、過去の情報を保持し、現在の入力と組み合わせることで、複雑なパターンを学習することができます。GRUは、LSTMに比べてパラメータ数が少ないため、計算コストが低く、より高速な学習が可能です。また、モデルの構造がシンプルであるため、解釈や分析が容易であるという利点もあります。これらの特徴から、GRUは、自然言語処理、音声認識、機械翻訳など、様々な分野で利用されています。
