ディープラーニングの概要と手法
単純なRNN(Simple RNN)とLSTMの違いに関する説明として、最も適切なものはどれか。
- A単純なRNNは忘却ゲート・入力ゲート・出力ゲートを持つのに対し、LSTMはゲート機構を持たない
- B単純なRNNとLSTMはいずれも系列全体を並列に処理できる点で共通している
- CLSTMはCNNの一種であり、畳み込み演算によって時系列データを処理する
- ✓LSTMはセル状態とゲート機構により情報の保持と忘却を制御できるため長期的な依存関係を学習しやすいのに対し、単純なRNNは長い系列で勾配消失が起きやすく長期依存の学習が難しい
解説
LSTMはセル状態と入力ゲート・忘却ゲート・出力ゲートという仕組みにより、必要な情報を長期間保持したり不要な情報を忘却したりすることができる。これに対し単純なRNNは長い系列を扱うと勾配消失が起きやすく、長期的な依存関係の学習が難しい。
根拠シラバス項目: ディープラーニングの要素技術 - 回帰結合層