RNNSSは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）を基にしたシステムで、主に時系列データやシーケンスデータの処理に特化しています。以下のように機能します。 データの入力: RNNSSは、時系列データやシーケンスデータを入力として受け取ります。これには、音声、テキスト、センサーデータなどが含まれます。 隠れ層の活用: RNNの特徴として、隠れ層が過去の情報を保持し、次の出力に影響を与えることが挙げられます。これにより、時間的な依存関係を学習することができます。 出力の生成: 入力データに基づいて、次の状態や出力を生成します。これにより、予測や分類が可能になります。 学習プロセス: RNNSSは、誤差逆伝播法を用いて学習します。これにより、モデルは出力と実際の値との誤差を最小化するように調整されます。 応用例: 自然言語処理、音声認識、時系列予測など、さまざまな分野で利用されています。 このように、RNNSSは過去の情報を活用しながら、未来の予測やデータの解析を行う強力なツールです。