リカレントニューラルネットワーク(RNN)は再帰構造を持ち,系列データを扱うことが可能である.RNNで系列データを扱うことが可能となった理由として,最も適切な選択肢を1つ選べ.
① 規模の大きなデータを学習させること.
② 情報を一時的に記憶させること.
③ データのノイズを無視すること.
④ 勾配消失問題の発生を防ぐこと.
リカレントニューラルネットワーク(RNN)は再帰構造を持ち,系列データを扱うことが可能である.RNNで系列データを扱うことが可能となった理由として,最も適切な選択肢を1つ選べ.
① 規模の大きなデータを学習させること.
② 情報を一時的に記憶させること.
③ データのノイズを無視すること.
④ 勾配消失問題の発生を防ぐこと.