時間流れを含む時系列データを予測する際には,リカレントニューラルネットワーク(RNN)や自己回帰モデル(AR, ARIMA, ARMA)などが使用される.これらの違いの説明として,最も適切な選択肢を1つ選べ.
① RNNでは語順を考慮するような系列予測も可能だが,自己回帰モデルでは1地点の予測しかできない.
② RNNは自己回帰モデルを再帰的に表現したモデルとなっており,再帰構造がない場合には同ーモデルとして近似できる.
③ 2つのモデルはいずれも状態空間モデルの中に含まれるが,特に自己回帰モデルは状態モデル,RNNでは観測モデルなどと呼ばれる.
④ 自己回帰モデルでは中間層に過去の観測値を再帰的に表現する構造がみられ,RNNとは異なる特徴的な構造となっている.
