時系列データ

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時系列分析：データで未来を予測

時系列分析とは、時間の流れに沿って集められたデータ、つまり時系列データの特徴を掴み、それを活用して将来の予測や隠れた規則性を明らかにする統計的な手法です。時間の経過とともに変化するデータであれば何でも対象となります。例えば、毎日変わる気温の記録や、毎月変動する会社の売上高、毎年上下する株価、その他にも毎秒記録される工場の機械のセンサーデータなども時系列データです。これらのデータはただランダムに変化しているのではなく、ある一定の規則性を持っていることが多くあります。例えば、気温は一年を通して見ると夏に高く冬に低いという周期的な変化を繰り返しますし、アイスクリームの売上も気温と同じように夏にピークを迎えるでしょう。また株価は会社の業績や社会情勢といった様々な要因に影響され、一見不規則に上下しているように見えても、実は背後に何らかの規則性が潜んでいる可能性があります。時系列分析では、このようなデータの中に潜む規則性や傾向を様々な統計的手法を用いて分析します。過去のデータの規則性を明らかにすることで、将来の値を予測することが可能になります。例えば、過去の売上データから将来の売上を予測することで、適切な在庫管理や販売戦略を立てることができます。また、株価の変動パターンを分析することで、投資判断に役立てることも可能です。時系列分析は予測だけでなく、異常値の検知にも役立ちます。通常とは異なる急激な変化や予期しない変動をいち早く捉えることで、機械の故障の予兆を掴んだり、不正アクセスを検知したりすることもできるのです。このように時系列分析は、ビジネスや科学、医療など様々な分野で活用されており、データに基づいた意思決定を行う上で欠かせないツールとなっています。

系列から系列への変換：Seq2Seqモデル

時間を追って変化していく性質を持つデータのことを、時系列データと言います。私たちの周りには様々な時系列データが存在します。例えば、毎日変動する株価や、刻々と変わる気温、聞こえてくる音声、そして私たちが日々使っている言葉なども、全て時系列データです。時系列データの特徴は、データ一つ一つに意味があるだけでなく、データの並び順、つまり時間の流れに沿った変化そのものにも重要な意味があるということです。そのため、普通のデータと同じように扱うことはできません。このような時系列データを扱うための強力な道具として、深層学習という分野で「系列から系列への変換」を可能にするモデルが登場しました。これは、入力と出力の両方が系列データであることを意味し、シーケンス・ツー・シーケンスモデル、略してSeq2Seqモデルと呼ばれています。Seq2Seqモデルは、ある系列データを入力として受け取り、別の系列データを出力として生成することができます。これはまるで、入力系列を理解し、それを別の系列へと翻訳しているかのようです。Seq2Seqモデルが最も活用されている例として、機械翻訳が挙げられます。日本語の文章を入力すると、それを理解し、対応する英語の文章を出力するのです。他にも、文章の要約や、質問応答システムなど、様々な応用が考えられます。例えば、長い文章を入力すると、その要約を生成したり、質問を入力すると、適切な答えを生成したりといった具合です。Seq2Seqモデルは、入力系列を一度別の表現に変換し、それから出力系列を生成するという二段階の仕組みを持っています。この仕組みのおかげで、様々な長さの系列データを柔軟に扱うことができるのです。時系列データは、私たちの生活の様々な場面で見られる重要なデータであり、Seq2Seqモデルは、その可能性を大きく広げる技術と言えるでしょう。

RNN：時系列データの理解

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）は、人工知能の分野で広く使われている、特殊な構造を持ったニューラルネットワークです。通常のニューラルネットワークは、入力を受け取って出力する単純な構造をしていますが、RNNは過去の情報も利用することで、より複雑な処理を可能にしています。通常のニューラルネットワークでは、それぞれの入力は独立して処理されます。しかし、RNNでは、前の時刻の入力の情報が現在の時刻の入力の処理に影響を与えます。これは、まるで人間の脳が過去の経験を記憶して、現在の状況判断に役立てているかのようです。この仕組みにより、RNNは時間的な繋がりを持つデータ、つまり時系列データの解析に非常に優れています。例えば、音声認識を考えてみましょう。音声は、時間とともに変化する音の連続です。「あ」という音の後に「い」という音が続くことで、「あい」という言葉が認識されます。RNNは、「あ」という音の情報を受け取った後もその情報を保持し、「い」という音が入力された際に、保持していた「あ」の情報と組み合わせて処理を行うため、「あい」を正しく認識できるのです。同様に、文章の解析でもRNNは力を発揮します。「私はご飯を食べる」という文章において、「食べる」という動詞の主語は「私」です。RNNは、「私」という単語の情報を受け取った後もそれを記憶しておき、「食べる」という単語が現れた時に、記憶していた情報と組み合わせて、「私」が「食べる」という行為を行うと正しく理解します。このように、RNNは過去の情報を記憶し、現在の入力と組み合わせて処理することで、時系列データに潜む複雑な関係性を捉えることができます。そのため、音声認識、機械翻訳、文章生成など、様々な分野で応用されています。近年では、さらに進化したRNNとして、LSTMやGRUといった技術が登場し、より長期の記憶を保持できるようになり、精度の向上が実現しています。

RNNエンコーダ・デコーダ入門

音声認識や機械翻訳など、時間が経つにつれて変化するデータ、いわゆる時系列データを扱う仕事は、従来の機械学習の方法では難しいものでした。なぜ難しいのかというと、いくつか理由があります。まず、データの長さが一定ではないという問題があります。例えば、ある人の音声を認識する場合、話す言葉の長さは毎回違います。文章を翻訳する場合も、原文の長さはまちまちです。従来の機械学習の手法は、入力データの長さが固定されていることを前提としているものが多いため、このような時系列データをうまく扱うことができませんでした。次に、データの順番が非常に重要だという点も挙げられます。例えば、「私は猫が好きです」という文章と「猫は私が好きです」という文章では、単語の順番が異なるだけで意味が全く変わってしまいます。音声認識でも、音の順番が狂うと全く違う言葉として認識されてしまいます。このように、時系列データではデータの順番が意味を決定づける重要な要素となっているため、この順番情報を適切に捉える必要があります。このような時系列データ特有の性質をうまく捉えるために、ＲＮＮ符号器・復号器と呼ばれる新しい手法が登場しました。この手法は、入力データと出力データの両方が時系列データである場合に特に効果を発揮します。例えば、機械翻訳では、入力データである原文も、出力データである翻訳文も時系列データです。ＲＮＮ符号器・復号器は、このような場合に、入力データの順番情報を保持しながら出力データへと変換することができます。これにより、従来の手法では難しかった時系列データの処理が可能になり、機械翻訳の精度向上など、様々な分野で成果を上げています。

学習データの適切な取捨選択

機械学習の精度は、学習に使うデータの質に大きく左右されます。そのため、ただ大量のデータを集めるだけでなく、その中から必要なデータを選び、不要なデータを取り除く作業が重要になります。これをデータの取捨選択と言います。集めたデータすべてをそのまま学習に使うと、質の低いデータや偏ったデータの影響で、望ましい結果が得られないことがあります。データの取捨選択には、様々な方法があります。例えば、ある特定の値より大きい、あるいは小さいデータを削除するといった単純な方法があります。これは、明らかに異常な値や測定ミスによるデータを除外するのに役立ちます。また、ある範囲外のデータを取り除くことで、特定の状況に特化した学習を行うことも可能です。例えば、特定の地域や年齢層のデータに絞って学習させることで、その地域や年齢層に最適化された結果を得ることができます。データの取捨選択の基準は、学習の目的やデータの内容によって変化します。例えば、病気の診断モデルを作る場合、特定の症状を持つ患者のデータのみを選択することで、その病気の診断精度を高めることができます。一方、顧客の購買行動を予測するモデルを作る場合、過去の購入履歴や年齢、性別などのデータを選択することが重要になります。適切なデータの取捨選択は、高精度なモデルの構築に不可欠です。不要なデータを取り除くことで、モデルがノイズに惑わされず、本質的な情報を学習することができます。また、特定の状況に合わせたデータを選択することで、より効果的な予測や判断が可能になります。データの取捨選択は、時間と手間のかかる作業ですが、最終的なモデルの性能を大きく向上させるため、非常に重要な作業と言えます。

LSTM：長期記憶を操るニューラルネットワーク

近頃は、人工知能の技術がとても進歩しています。特に、人間が話す言葉を理解したり、音声を認識する技術は目覚ましい発展を遂げています。こうした技術の根幹を支える重要な技術の一つに、再帰型ニューラルネットワークというものがあります。これは、RNNとも呼ばれています。RNNは、時間とともに変化するデータ、例えば、音声や文章といったデータの解析を得意としています。RNNは過去の情報を覚えているため、現在の情報を処理する際に、過去の情報も踏まえて判断することができるのです。これは、まるで人間が過去の経験を基に判断を下すのと似ています。しかし、初期のRNNには、少し前の情報は覚えていても、ずっと昔の情報を覚えておくことが難しいという弱点がありました。例えるなら、少し前の会話の内容は覚えていても、数日前の会話の内容は忘れてしまうようなものです。この弱点を克服するために開発されたのが、LSTM（長・短期記憶）と呼ばれる技術です。LSTMは、RNNを改良した技術で、長期にわたる情報を記憶しておく能力を備えています。まるで、重要な出来事を日記に記録しておき、必要な時にいつでも見返すことができるように、LSTMは過去の情報をしっかりと記憶し、必要な時に活用することができるのです。この技術のおかげで、人工知能はより複雑なタスクをこなせるようになりました。例えば、長い文章の内容を理解したり、より自然な文章を生成したりすることが可能になっています。本稿では、LSTMがどのように情報を記憶し、処理しているのか、その仕組みや利点、そして、私たちの生活の中でどのように活用されているのかについて、具体例を交えながら詳しく説明していきます。

音声認識の立役者：CTC

人が話す言葉を機械が理解できるように変換する技術、音声認識は、私たちの暮らしに様々な変化をもたらしています。声で検索したり、文字を入力したり、話しかけるだけで家電を操作したりと、音声認識を使った便利な機器や役務は既に広く使われています。しかし、この音声認識を完璧なものにするには、まだいくつかの壁を越えなければなりません。音声認識の難しさの一つに、入力される音声の情報量と、出力される音の単位の数の差が挙げられます。人の声は、音の波形を短い時間で区切って記録したデータとして扱われます。このデータは、例えば一秒間に何万回も記録されるため、非常に多くの情報量を含んでいます。一方、言葉の基本となる音の単位は、音声データに比べてずっと数が少ないです。例えば、「こんにちは」という言葉は複数の音から成り立っていますが、その基本単位となる音の数は限られています。この入力と出力の数の大きな差が、音声認識を複雑にしているのです。機械に人の声を理解させるためには、膨大な音声データの中から、意味を持つ音の単位を正確に抽出する必要があります。この作業は、まるで砂浜から小さな貝殻を一つ一つ拾い集めるような、大変な作業です。さらに、周囲の雑音や、話す人の口調、滑舌、方言なども、音声認識の精度を下げる要因となります。静かな場所でハッキリと話された言葉は認識しやすいですが、騒がしい場所で小声で話された言葉や、訛りの強い言葉は、機械にとって理解するのが難しいのです。これらの課題を解決するために、様々な技術開発が進められています。音声データから雑音を取り除く技術や、大量のデータから機械が自動的に学習する技術などがその例です。こうした技術革新によって、音声認識の精度は日々向上しており、近い将来、より自然でスムーズな音声認識が実現すると期待されています。

双方向ＲＮＮ：未来と過去を学ぶ

時系列データ、例えば音声や文章といったデータの解析において、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）は力を発揮します。これは、データの繋がり、つまり時間的な順序を考慮しながら処理を進めることができるからです。しかし、従来のＲＮＮには弱点がありました。それは、過去の情報だけを使って未来を予測するという点です。例えば、ある文章の意味を理解しようとするとき、私たち人間は、文中の単語だけでなく、その前後の言葉も参考にしながら意味を捉えます。しかし、従来のＲＮＮは、ある単語の前にある単語だけを手がかりにして、その単語の意味を推測していました。後の単語の情報は利用していなかったのです。つまり、未来の情報が欠落していたため、完全な理解に到達することが難しかったのです。この弱点を克服するために開発されたのが双方向ＲＮＮです。この技術は、過去から未来へ向かうＲＮＮと、未来から過去へ向かうＲＮＮの二つの流れを組み合わせるという画期的な仕組みを取り入れています。過去から未来へ向かう流れは、従来のＲＮＮと同じように、過去の情報を積み重ねながら未来を予測します。一方、未来から過去へ向かう流れは、最後の情報から逆向きに処理を進め、未来の情報を積み重ねながら過去を振り返ります。このように、両方向からの情報を統合することで、単語やデータの全体像を把握し、より正確な予測を可能にするのです。例えば「裁判」という単語は、前後の文脈によって「スポーツの審判」の意味にも、「法律に基づいた判決」の意味にもなります。双方向ＲＮＮは、前後の文章全体の情報を利用することで、「今回の裁判は…」という文脈であれば法律の裁判、「今日の裁判は…」という文脈であればスポーツの審判と、文脈に合わせた正確な意味を理解することができるようになります。このように、双方向ＲＮＮは、時系列データの解析において、より高度な理解と予測を実現する、革新的な技術と言えるでしょう。

RNN学習の要：BPTTの仕組み

巡り巡る誤差が時を遡るようにネットワークを調整していく様子を想像してみてください。それが、時間方向への誤差伝播と呼ばれる手法です。この手法は、特に過去の情報を記憶しながら、時々刻々と変化するデータの流れを扱うネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の学習で重要な役割を担います。 RNNは、過去の情報を持ちながら次の出力を予測するため、通常のネットワークのように、ただ単純に誤差を後ろ向きに伝えるだけでは学習がうまくいきません。なぜなら、現在の出力は過去の入力にも影響を受けているからです。そこで、時間方向への誤差伝播を用いて、時間的な繋がりを考慮した学習を行います。具体的には、まず各時点での出力と、本来あるべき出力（教師データ）との差、つまり誤差を計算します。そして、この誤差を未来から過去へ、出力側から入力側へと、まるで時間を巻き戻すかのように伝えていきます。この時、各時点での誤差は、その時点でのネットワークの繋がり具合（重み）を調整するために利用されます。未来の時点での誤差も現在の時点の重みに影響を与えるところが、時間方向への誤差伝播の重要な点です。このように、時間方向への誤差伝播は、時間的な依存関係を学習できるというRNNの特性を実現するための、なくてはならない手法と言えるでしょう。まるで、過去の出来事が現在の行動に影響を与えるように、ネットワークも過去の情報から未来を予測し、より正確な結果を出せるように学習していくのです。

系列データ処理の革新：Seq2Seqモデル

系列から系列への変換は、ある系列データを別の系列データに変換する技術です。この技術を実現する深層学習モデルの一つに、系列から系列への変換、略して系列変換モデルというものがあります。このモデルは、様々な種類の系列データに対応できるため、応用範囲も広くなっています。例えば、人間が話す言葉を別の言語に置き換える機械翻訳は、まさに系列変換モデルが活躍する場です。日本語の文章を英語の文章に変換する場合、入力系列は日本語の単語の並び、出力系列は英語の単語の並びとなります。また、人間の声を文字に変換する音声認識も、系列変換モデルを用いることができます。この場合、入力系列は音声データの時間的な変化、出力系列は文字の並びとなります。さらに、長い文章を短い文章にまとめる文章要約にも、この技術が応用されています。入力系列は元の文章、出力系列は要約された文章となります。このように、入力と出力のどちらも系列データであるタスクであれば、系列変換モデルを使うことができます。系列変換モデルは、入力系列を一度にすべて処理するのではなく、時間的な流れに沿って、一つずつ順番に処理していきます。例えば、機械翻訳の場合、翻訳したい文章を単語ごとに読み込み、それまでの単語の情報を踏まえながら、一つずつ翻訳語を生成していきます。このように、前の単語の情報を利用することで、文脈を理解した、より自然で正確な変換が可能になります。まるで人間が文章を読むように、単語の繋がりを理解しながら翻訳を進めていくため、高精度な結果が得られるのです。この逐次的な処理方法は、系列データが持つ時間的な依存関係を効果的に捉える上で非常に重要です。このように、系列変換モデルは、様々な種類の系列データを変換する強力なツールであり、多くの分野で活用されています。今後も、より高度な変換技術の開発が期待されています。

音声認識の立役者：CTCを学ぶ

私たちが話す言葉を機械に理解させる技術、音声認識。この技術を支える重要な仕組みの一つに、つながりの時系列分類（CTC）があります。このCTCは、音声と文字の長さが違うという問題をうまく解決してくれるのです。音声は時間的に連続したデータである一方、文字は飛び飛びの記号です。例えば、「こんにちは」という言葉を発すると、実際の音声の長さは「こんにちは」の文字数よりもずっと長く、また人によって発音の長さや速さも違います。従来の音声認識技術では、音声データと文字データを一つずつ対応させる必要がありました。そのため、音声のどの部分がどの文字に対応するのかを事前に細かく指定しなければならず、大変な手間がかかっていました。しかし、CTCはこの対応付けの手間を省き、音声認識の精度を大きく向上させました。CTCは、音声データの中のどの部分がどの文字に対応するのかを直接指定するのではなく、音声データ全体からどのような文字列が考えられるかを確率的に計算します。例えば、「こんにちは」と発音した音声データに対して、CTCは「こんんにちは」や「こんにちわー」など、様々な候補を考え、それぞれの候補がどれくらい可能性が高いかを計算します。そして、最も可能性の高い候補を認識結果として出力します。このようにCTCは、音声データと文字データの長さが違っても、両者の関係性を学習することで、音声から最も適切な文字列を導き出すことができます。そのため、音声認識だけでなく、手書き文字認識など、時系列データと記号列の対応付けが必要な様々な場面で活用されています。CTCによって、機械は私たちの言葉をより正確に理解できるようになり、私たちの生活はより便利で豊かになるでしょう。

時系列データ学習の要：BPTT

巡回型神経回路網（じゅんかいがたしんけいかいろもう）は、時間とともに変化する情報、例えば音声や文章といったものを扱うのが得意な仕組みです。まるで人間の記憶のように、過去の情報を覚えているかのように振る舞うことができます。この学習を支えているのが、誤差逆伝播法を時間方向に拡張した、時間を通しての誤差逆伝播法です。この方法は、ある時点での間違いを正す際に、その時点の正解データとのずれだけでなく、未来の時点での間違いも考慮に入れます。未来の時点での間違いが、どのように過去の時点での学習に影響するかを計算することで、時間的なつながりを学習することができます。例えば、ある文章の途中の単語を予測する場合を考えてみましょう。「今日は天気が良いので、公園へ・・・」の後に続く言葉を予測する際に、正解が「行く」だったとします。もし「食べる」と予測してしまった場合、その誤差は「食べる」という単語の選択だけでなく、それ以前の単語の選択にも影響を与えているはずです。「公園へ」の後には「行く」「遊ぶ」「散歩する」などが自然ですが、「食べる」という言葉は不適切です。時間を通しての誤差逆伝播法は、この「食べる」という誤差を、「公園へ」や「天気」といった過去の単語の選択にまで伝播させます。これにより、「公園へ」の後には「食べる」ではなく「行く」などの単語が続くことを学習し、未来の予測精度を向上させることができます。このように、時間を通しての誤差逆伝播法は、時間的な依存関係を学習するために不可欠な手法であり、巡回型神経回路網の学習を支える重要な役割を担っています。この手法によって、私たちは機械に時間の流れを理解させ、より高度な情報処理を可能にしています。

RNNエンコーダ・デコーダ入門

近ごろ、様々な分野で情報を集めて分析することが盛んになってきており、その中でも、時間の流れに沿って記録されたデータである時系列データの重要性が特に高まっています。株価の上がり下がりや、日々の気温の変化、録音された音声など、私たちの身の回りには、時間とともに変化するデータが溢れています。これらの時系列データをうまく扱うことで、未来の出来事を予測したり、隠れた規則性を見つけ出したりすることができるため、様々な分野で役に立つのです。時系列データを扱うための強力な方法として、「再帰型ニューラルネットワーク符号器・復号器」というものがあります。これは、ある時系列データを入力として受け取り、別の時系列データに変換して出力する技術です。例えば、日本語の文章を入力すると、英語の文章が出力される機械翻訳や、過去の株価の情報から未来の株価を予測するといった用途に利用できます。これまでの技術では、時系列データの中に潜む複雑な関係性を捉えるのが難しかったのですが、この「再帰型ニューラルネットワーク符号器・復号器」は、過去の情報を記憶しながら処理を進める特殊な仕組みを持っているため、この問題を解決することができます。これは、まるで人間の脳のように、過去の出来事を覚えておきながら、現在の状況を判断するようなものです。具体的には、「符号器」と呼ばれる部分が、入力された時系列データを、特徴をコンパクトにまとめた情報に変換します。そして、「復号器」と呼ばれる部分が、このまとめられた情報をもとに、別の時系列データを出力します。このように、二つの部分を組み合わせることで、より正確な予測や変換が可能になるのです。例えば、機械翻訳では、日本語の文章を「符号器」で意味を表す情報に変換し、「復号器」でその情報を基に英語の文章を作り出します。株価予測では、過去の株価の変動を「符号器」で分析し、「復号器」で未来の株価の動きを予測します。このように、「再帰型ニューラルネットワーク符号器・復号器」は、時系列データの複雑な関係性を捉え、様々な分野で役立つ情報を提供してくれるのです。

GRU入門：簡略化された記憶機構

人の脳のように、機械も情報を覚えて使えるようになると、様々なことができるようになります。そのためにGRU（ゲート付き回帰型ユニット）という仕組みが作られました。これは、時間の流れに沿ったデータ、例えば気温の変化や株価の動きなどをうまく処理できる深層学習モデルです。過去の情報を覚えて、未来を予測するのに役立ちます。 GRUは、LSTM（長短期記憶）という少し複雑な仕組みをより簡単に、そして効率よく学習できるように改良したものです。LSTMは、まるで門番のように情報の出し入れや保管を管理する３つのゲート（入力、出力、忘却）を持っています。これらのゲートを複雑に操作することで、様々な情報を覚えたり、思い出したりします。一方、GRUはリセットゲートと更新ゲートという２つのゲートだけで同じような働きをします。リセットゲートは、過去の情報をどれだけ覚えているかを調整する役割を果たします。過去の情報が今の予測にあまり関係ないと思えば、リセットゲートは過去の情報を忘れさせます。逆に、過去の情報が重要だと判断すれば、その情報をしっかり覚えておきます。更新ゲートは、新しい情報をどれだけ覚えるか、そして古い情報をどれだけ残しておくかを調整する役割を果たします。新しい情報が重要であれば、それを積極的に覚え、古い情報を忘れさせます。それほど重要でない新しい情報であれば、古い情報を優先して覚えておきます。このように、２つのゲートを巧みに使うことで、GRUはLSTMと同じような働きをしながらも、計算の手間を減らし、学習の速度を速くすることに成功したのです。

双方向ＲＮＮ：過去と未来を繋ぐ

繰り返し使える神経組織の仕組み（リカレントニューラルネットワーク、略してＲＮＮ）は、時間とともに変化する情報を扱うのが得意な、強力な深層学習の模型です。特に、音声の聞き取りや言葉の処理といった分野で目覚ましい成果を上げています。しかし、普通のＲＮＮは、過去から未来へと一方通行でしか情報を伝えられないという弱点があります。過去の情報をもとに未来を予測するのは得意ですが、未来の情報を使って過去をより深く理解することは苦手です。そこで登場するのが、双方向ＲＮＮです。これは、過去から未来へ進むＲＮＮと、未来から過去へ戻るＲＮＮを組み合わせた、いわば二刀流の仕組みを持っています。両方向からの情報をまとめることで、文脈をより豊かに理解できるようになります。例えば、文章の中の単語の意味を理解しようとする場面を想像してみてください。普通のＲＮＮは、その単語の前にある単語だけを見て意味を判断します。しかし、人の言葉は複雑で、前にある単語だけでなく、後ろにある単語、さらには文章全体の流れによって意味が変わることがあります。双方向ＲＮＮは、単語の前後にある情報だけでなく、文章全体の文脈も考慮に入れるので、より正確な解釈ができます。このように、双方向ＲＮＮは、時間軸の両方向の情報を利用することで、より高度な理解力を発揮します。これは、まるで過去と未来を行き来しながら推理する名探偵のようです。過去の情報だけでなく未来の情報も知ることで、真実にたどり着くことができるのです。

時系列データの深層学習：LSTM入門

{長短期記憶、略してエルエスティーエムとは、再帰型ニューラルネットワーク、いわゆるアールエヌエヌの一種です。アールエヌエヌは、時間とともに変化するデータ、例えば音声や文章といったものを扱うのが得意な学習モデルです。音声認識や文章の理解といった作業で力を発揮します。アールエヌエヌは過去の情報を覚えているため、現在の情報と合わせて結果を導き出せます。例えば、「私はご飯を食べる」の後に「が好きだ」が来ると予測できます。これは「食べる」という過去の情報を覚えているからです。しかし、単純なアールエヌエヌは少し前の情報しか覚えていられません。遠い過去の情報は忘れてしまいます。これは勾配消失問題と呼ばれ、長い文章を理解するのを難しくしていました。そこで、エルエスティーエムが登場しました。エルエスティーエムは特別な記憶の仕組みを持っています。この仕組みのおかげで、遠い過去の情報を忘れることなく覚えておくことができます。まるで人間の脳のように、必要な情報を覚えておき、不要な情報は忘れることができます。エルエスティーエムの記憶の仕組みは、情報を記憶しておくための特別な部屋のようなものだと考えてください。この部屋には、情報を書き込む、読み出す、消すための３つの扉があります。これらの扉は、過去の情報と現在の情報を組み合わせて、自動的に開いたり閉じたりします。３つの扉の開閉をうまく調整することで、エルエスティーエムは長期的な情報も覚えておくことができ、複雑な時系列データのパターンを学習できます。例えば、長い文章の全体的な意味を理解したり、複雑なメロディーを生成したりすることが可能になります。このように、エルエスティーエムは、アールエヌエヌが抱えていた問題を解決し、時系列データ処理の新たな可能性を開きました。