深層学習比較
RNN（リカレントニューラルネットワーク）とLSTM（長短期記憶）の主な違いは何か？
A.RNNは全層が同じ重みを共有するのに対し、LSTMは層ごとに異なる重みを持つ
✗ 両者とも層ごとに重みを持ちます。RNNは時間ステップ間で重みを共有する特性があります。
B.RNNは勾配消失問題が発生しやすいのに対し、LSTMはゲート機構により長期の依存関係を保持しやすい← 正解
✓ 正解です。LSTMはゲート機構（入力ゲート・出力ゲート・忘却ゲート）を備えており、勾配消失問題を緩和し、長期の時系列依存関係を学習できます。
C.RNNは画像処理用で、LSTMはテキスト処理用である
✗ 用途による区別ではなく、アーキテクチャ上の構造の違いです。両者ともテキストと時系列データに使用されます。
D.RNNは教師あり学習のみに対応し、LSTMは教師なし学習にも対応している
✗ 学習方式の対応は、アーキテクチャの根本的な違いではありません。どちらも複数の学習形式に適応できます。
この問題のポイント
LSTMはゲート機構（入力ゲート・出力ゲート・忘却ゲート）を備えており、勾配消失問題を緩和し、長期の時系列依存関係を学習できます。
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