再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は、音声認識で一般的に使用されるニューラルネットワークの一種です。 RNNはデータの時系列特性を認識し、そのパターンを使用して次に起こり得るシナリオを予測するように設計されています。 他のニューラルネットワークとは異なり、RNNには過去の入力を記憶できる内部メモリがあります。したがって、現在の入力とともに過去の入力から学んだことを考慮して意思決定を行うことができます。 このように、RNNは他の種類のディープラーニング・アルゴリズムに比べ、シーケンスとそのコンテキストをより深く理解できるため、より正確に予測することができます。