生成モデルの基礎――RNN（リカレントニューラルネットワーク）を解説します。

2025年1月13日 21:33

前回の記事ではGANについて解説をしました。今回は、「RNN（リカレントニューラルネットワーク）」の基本的な仕組みから応用例までを解説します。
今回の内容も生成AIパスポートの出題範囲となっておりますので、しっかりと内容を理解しておきましょう。

RNN（リカレントニューラルネットワーク）とは？

RNN（Recurrent Neural Network）は、時系列データや連続した情報を処理できるニューラルネットワークの一種です。従来のニューラルネットワークは「現在の入力のみ」を処理しますが、RNNは過去の情報を記憶しつつ新しい情報を処理できます。

RNNが得意なデータの例

自然言語処理：文章や会話など、単語の並びが重要なデータ
音声認識：時間に沿って変化する音声データ
時系列予測：株価や売上、気温の推移など

RNNの仕組み

RNNの隠れ層（hidden layer）は「再帰的」に繋がっており、時間的な文脈を保持できる点が特徴です。

基本的な計算式
ht = tanh(Wx ・xt + Wh・h(t-1) + b)

xt ：時刻 t における入力データ
h(t-1) ：前の時刻 t-1 の隠れ層の状態（過去の情報）
Wx 、 Wh ：重み行列
b ：バイアス項
tanh ：活性化関数（-1から1の値に収束）

上記の数式が示すように、RNNは過去の情報（ h(t-1)）を次の計算に反映する仕組みになっています。

RNNの強みと弱み

強み
時系列データや順序のあるデータを処理でき、過去の情報を参照しながら未来を予測することができる。

弱み（課題）
長期依存問題（Long-Term Dependency）
RNNは、時間が経つにつれて過去の情報が薄れるため、数十ステップ前の情報を保持するのが苦手です。
勾配消失・勾配爆発問題
逆伝播時に勾配が小さくなりすぎたり、大きくなりすぎて学習が進まなくなる現象が発生します。

改善されたRNNの派生モデル

RNNの課題を解決するために、以下の改良モデルが登場しました。

① LSTM（Long Short-Term Memory）
LSTMは「記憶セル」を導入し、必要な情報を保持し不要な情報を忘れることで、長期的な依存関係を学習できるモデルです。
用途例：文章生成、翻訳タスク、音楽生成

② GRU（Gated Recurrent Unit）
GRUはLSTMをシンプルにした構造で、計算コストを抑えつつ高い性能を発揮します。LSTMほどの細かい制御はありませんが、計算負荷が軽いため大量データの処理に向いています。
用途例：音声認識、IoTデータ解析

RNNを使う場面とは？

自然言語処理（NLP）：文章の感情分析、チャットボット、翻訳システム
音声認識：音声コマンド、リアルタイム字幕生成
時系列予測：気象データ、株価の予測、売上予測
センサーデータの解析：異常検知、機械予知保全

特に自然言語処理では、RNNやLSTM、GRUを使うことで、文章の流れを理解し、正確な文章生成や翻訳を行うことができます。

まとめ

RNNは、順序や時間的な依存関係があるデータを処理する強力なモデルですが、長期依存問題や勾配消失問題といった課題があります。そのため、LSTMやGRUなどの派生モデルが現代のAI分野で広く利用されています。

生成AIパスポート試験では、「RNNの仕組みや課題、LSTMやGRUの違い」が出題されます。この記事を参考に、ぜひ理解を深めてください。