ディープラーニング技術の研究で今、最もホットなのが「RNN(recurrent neural network)」だ。パターン認識を得意とする通常のDNNと異なり、時系列データや文脈の扱いに優れるRNNは、人の知能に近い動的なシステムを構築するのに適している。RNNベースの先端研究の事例を紹介する。

 企業での実用にすぐに堪えるわけではないものの、ディープラーニング技術では、将来の人工知能を考える上で興味深い研究成果が次々と出てきている。与えられた画像から説明文を自動生成したり、ソートなどの汎用アルゴリズムを自ら獲得したりする技術だ。その多くがニューラルネットの一種であるRNNを用いている。RNNを見ずして将来のAIは語れないといえるほど、先端的な研究に欠かせない要素となっている。

 RNNが活用されるのは、RNNが他のニューラルネットにない重要な機能を備えるからだ。情報を蓄える記憶素子の機能である。通常のコンピューターでいえば、レジスターやキャッシュに相当する機能を実現できる。

この先は有料会員の登録が必要です。「日経エレクトロニクス」定期購読者もログインしてお読みいただけます。有料会員(月額プラン)は初月無料!

日経 xTECHには有料記事(有料会員向けまたは定期購読者向け)、無料記事(登録会員向け)、フリー記事(誰でも閲覧可能)があります。有料記事でも、登録会員向け配信期間は登録会員への登録が必要な場合があります。有料会員と登録会員に関するFAQはこちら