双方向RNNの理解

問題

双方向RNN（Bidirectional RNN）について、正しい記述を1つ選べ。

双方向RNN（Bidirectional RNN / BiRNN）は、時系列データを「過去から未来（順方向）」だけでなく「未来から過去（逆方向）」へも同時に処理し、両方の結果を結合して出力するモデルです。

例えば「私は〇〇〇を食べた」という文の空欄を予測する際、前の単語（私は）だけでなく、後ろの単語（を食べた）の情報も知っていた方が予測精度は格段に上がります。

翻訳や音声認識など「データ全体がすでに手元にあるタスク」において非常に強力です。

1. 双方向RNNは過去方向のみの情報を利用する。

誤り：過去方向からの情報だけでなく、未来方向からの情報も同時に処理して予測に利用します。

2. 双方向RNNは入力を前方向と後方向の両方から処理する。

正しい：文の先頭から末尾に向かうRNNと、末尾から先頭に向かうRNNの2つを用意し、それらの出力を結合することで文脈を深く理解します。

3. 双方向RNNは時系列データの順序を完全に無視する。

誤り：データの順序（系列）を重要視し、それに沿って前方向と逆方向の両方から処理を行うモデルです。順序を完全に無視するわけではありません。

4. 双方向RNNは未来方向の情報を使うため、音声認識などでは使えない。

誤り：リアルタイム（即時）の音声認識には向きませんが、録音済みのデータをテキスト化する音声認識や機械翻訳などでは、未来の情報を参照できるため非常によく使われます。

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