再帰型ニューラルネットワーク（RNN）とは？さいきがたにゅーらるねっとわーく
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）とは、前の時点の中間層の出力を次の時点の入力に戻す構造を持ち、順序のあるデータを扱えるニューラルネットワーク。文章・音声・センサ値のような時系列に向きます。長期の依存関係を保持しにくい弱点を改良したLSTMも併せて問われます。
最終更新：2026-10-07
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文章の続きを予測する場合、直前までの単語の情報を内部状態として持ち越しながら次の単語を推定します。株価や気温のような時系列予測、音声認識でも使われます。長い系列では途中の情報が薄れるため、LSTMが用いられます。
試験での引っ掛け
「再帰」はプログラムの再帰呼び出しではなく、出力を自分自身の入力へ戻す構造のことです。現在の文章生成の主流はRNNではなくトランスフォーマですが、FEでは時系列＝RNN系という対応で問われます。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (9) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。