Recurrent Neural Network

/rɪˈkʌrənt ˈnjʊrəl ˈnɛtwɜːrk/ リカレント ニューラル ネットワーク

1. 過去の情報を記憶し、現在の出力に利用することで、時系列データ処理に特化した人工ニューラルネットワークの一種。

人間の脳のように過去の情報を記憶し、現在の出力に利用することで、音声認識、自然言語処理などの時系列データに強い特徴を持つニューラルネットワークの一種です。

Recurrent neural networks are commonly used for natural language processing tasks. (再帰型ニューラルネットワークは、自然言語処理のタスクで一般的に使用されます。)

• Recurrent neural networks: 再帰型ニューラルネットワーク
• are commonly used: 一般的に使用される
• for natural language processing tasks: 自然言語処理のタスクのために

RNNs can process sequences of inputs, making them suitable for speech recognition. (RNNは入力のシーケンスを処理でき、音声認識に適しています。)

• RNNs: 再帰型ニューラルネットワーク（の略称）
• can process sequences of inputs: 入力のシーケンスを処理できる
• making them suitable: それらを適したものにする
• for speech recognition: 音声認識のために

The ability of a recurrent neural network to remember past information is its key characteristic. (再帰型ニューラルネットワークが過去の情報を記憶する能力が、その主要な特徴です。)

• The ability: 能力
• of a recurrent neural network: 再帰型ニューラルネットワークの
• to remember past information: 過去の情報を記憶する
• is its key characteristic: その主要な特徴である

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