LSTMとRNNの違いを徹底解説！初心者にも伝わるポイント5つ

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lstm rnn 違いを徹底解説：中学生にも分かる図解つき

はじめに、リカレントニューラルネットワーク（RNN）と長短期記憶ネットワーク(LSTM)の違いを知ると、機械がどう言葉を順番に理解したり予測したりするのかが見えてきます。RNNはシンプルだけど、長い文章や長期の記憶には苦手です。なぜかというと、情報が時間とともに薄れてしまう「消えやすさ」があるからです。これを長期依存問題と呼びます。LSTMはこの問題を解決する仕組みを持っていて、情報を「忘れる」「取り出す」「新しく入れる」速度を調整します。これが現代の自然言語処理の基礎技術の一つになっています。

ここからはもう少し具体的に見ていきます。RNNは入力された情報をそのまま次の状態へ渡す仕組みで、過去の情報を見るのはできますが、長い間の情報を覚えておくのは難しい場合が多いです。例えば、文章の最後の言葉が前の何文かに依存している場合、RNNは前の情報を長く保持しにくいのです。これを解決するのがLSTMの「セルとゲート」という構造です。セルは情報を長く保存する箱の役割を果たし、ゲートはその箱に入るか出るかを選ぶスイッチのように働きます。ですので、長い話の流れを追うことがRNNより得意になります。

この違いを日常的な例で考えると分かりやすいです。たとえば友達と会話をするとき、何を覚えておくべきかを選ぶ判断をするのが「忘却ゲート」、新しく覚える情報を受け入れるのが「入力ゲート」、覚えた情報をもう一度伝えるのが「出力ゲート」です。LSTMの仕組みはこの3つのゲートを使って、必要な情報だけを長く覚える・不要になった情報をすぐ忘れるを行います。すると、文章を途中で止めても文脈を取り戻しやすくなるのです。

実際の仕組みと使いどころの違い

このセクションでは、RNNとLSTMがどう動くのかを、より実感を持って理解できるように説明します。まず、RNNは新しい入力を受け取ると、前の状態と組み合わせて新しい状態を作ります。これを繰り返すので、最新の情報ほど強く影響します。しかし、時間が経つと新しい情報ばかりが残って、初期の記憶が薄れてしまいます。これが長期依存が難しい理由です。これに対してLSTMは「セル」という箱を使い、箱の中をどう動かすかをゲートで細かく制御します。入力ゲートで新しい情報を入れ、忘却ゲートで古い情報を捨て、出力ゲートで出力として外部へ送ります。これが長い話の連続を理解するコツです。

実際の使いどころとしては、文章の自動生成、機械翻訳、音声認識など、序盤は短い依存から始まるタスクでも、後半になると長期的な依存関係が重要になってきます。RNNはデータが短いまたは量が少ない場合に有利ですが、LSTMは長期依存を要するタスクに強いという点を覚えておくと良いです。グラフや実例を使って覚えるとさらに理解が深まります。

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ピックアップ解説

友達とカフェでこの話題をしていたとき、彼は『長い話の脈絡を覚えておくにはどうするの？』と真剣に聞いてきました。私は、「RNNは短い話なら早く覚えられるが、長くなると脳のように長期記憶を保てなくなる。そこでLSTMが登場する。LSTMは記憶を“箱”に入れて、必要なときだけ取り出すイメージだよ」と答えました。その場ではすごく納得してくれ、私たちはその後も交互に例え話を出し合い、難しい専門用語を友達同士の雑談のように噛み砕いていきました。技術の話は難しそうだけど、身近な例えを使えば理解は案外早いのです。

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