RNNKは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種で、特に時系列データやシーケンスデータの処理に特化したモデルです。以下にその特徴をまとめます。 基本概念: RNNKは、過去の情報を保持しながら新しいデータを処理する能力を持っています。これにより、文脈を考慮した予測や生成が可能です。 用途: 自然言語処理（NLP）、音声認識、時系列予測など、連続したデータを扱うタスクに広く利用されています。 メリット: 時系列データの依存関係を捉えることができる。 過去の情報を活用して、より正確な予測が可能。 成功事例: RNNKは、機械翻訳や音声アシスタントの開発において重要な役割を果たしています。例えば、Google翻訳やSiriなどのアプリケーションで活用されています。 このように、RNNKはデータの連続性を考慮した強力なツールであり、さまざまな分野での応用が期待されています。