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再発性ニューラルネットワークの操作の原則を説明できますか？
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Recurrent Neural Networks（RNN）は、テキスト、一時行、オーディオ信号などの一貫したデータを処理するニューラルネットワークの一種です。彼らは、彼らのアーキテクチャにフィードバックを導入することでこれを行います。これにより、前のステップからの情報が現在のステップに入ることができます。したがって、RNNはコンテキストを覚えており、それを使用して将来決定を下すことができます。RNNは、時系列のテキスト生成、翻訳、分類、分析などのタスクで広く使用されています。
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時系列とは何ですか？
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一時シリーズは、通常の間隔で記録された一連のデータポイントです。トレンドの分析や予測の編集のために、金融、経済学、天気予報など、さまざまな分野で使用されています。時系列のデータは、モデリングと予測に使用される傾向、季節性、残基など、さまざまなコンポーネントにレイアウトできます。時間の列のモデルは、スライド媒体などの単純なモデルから、ArimaやSarimaなどのより複雑なモデルまでさまざまです。時系列の分析の主な目標は、データの根底にある法律を理解し、この情報を使用して将来の予測を作成することです。