ディープラーニングの重要技術！GRUを初心者向けに徹底解説

GRUは「Gated Recurrent Unit」の略称で、日本語では「ゲート付き回帰型ユニット」と訳されます。 これは、ディープラーニングで用いられるリカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種です。

通常のRNNは、時系列データ（例：文章、音声、株価など）を扱うのに適していますが、時間が長くなるほど過去の情報を忘れてしまう「長期依存性の問題」という弱点がありました。 GRUは、この問題を解決するために2014年にKyunghyun Choらによって提案されたモデルです。

GRUの最大の特徴は、「ゲート」と呼ばれる仕組みを持っている点です。このゲートが情報の流れをコントロールすることで、重要な情報だけを選んで記憶し、不要な情報は忘れるという器用な処理を可能にしています。 GRUには、以下の2つのゲートがあります。

• リセットゲート (Reset Gate)
• 更新ゲート (Update Gate)

リセットゲート：過去の情報をどれだけ「忘れる」か

リセットゲートは、過去の情報（前の時点の隠れ状態）をどの程度無視するかを決定します。 このゲートにより、新しい入力情報と関連性の低い過去の情報をリセットし、モデルが現在の状態に集中できるようになります。

更新ゲート：過去の情報をどれだけ「引き継ぐ」か

更新ゲートは、過去の情報をどの程度、現在の状態に引き継ぐかを決定します。 このゲートは、長期的な依存関係を維持するために非常に重要です。例えば、更新ゲートの値が1に近ければ過去の情報を強く保持し、0に近ければ新しい情報で上書きする、といった調整を行います。

これら2つのゲートを組み合わせることで、GRUは時系列データの中から文脈に応じた重要な情報を効率的に学習することができるのです。

GRUとしばしば比較されるモデルに「LSTM (Long Short-Term Memory)」があります。LSTMもGRUと同様にRNNの長期依存問題を解決するためのモデルですが、いくつかの違いがあります。

最大の違いは、ゲートの数です。LSTMには「入力ゲート」「忘却ゲート」「出力ゲート」の3つのゲートがありますが、GRUは「リセットゲート」と「更新ゲート」の2つです。 GRUは、LSTMの忘却ゲートと入力ゲートを、単一の「更新ゲート」に統合したような構造をしています。

GRUはその特性から、様々な時系列データを扱う分野で応用されています。

• 自然言語処理 (NLP)
  • 機械翻訳: 文の文脈を理解し、より自然な翻訳を生成します。
  • 文章生成・要約: 前後の単語の関係性を学習し、一貫性のある文章を作成したり、長い文章を要約したりします。
  • 感情分析: レビューなどの文章から、書き手の感情（ポジティブ、ネガティブなど）を判定します。
• 時系列データ予測
  • 株価予測: 過去の価格推移のパターンを学習し、将来の株価を予測します。
  • 気象予測: 過去の気象データから、未来の天候を予測します。
• 音声認識
  • 音声信号の連続的な特徴を捉え、テキストに変換するシステム（例：スマートスピーカー）に利用されます。

ここでは、広く使われているディープラーニングライブラリであるTensorFlow (Keras) を使って、GRUレイヤーを含むモデルを構築する簡単なコード例を紹介します。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense, Embedding
# ハイパーパラメータの設定
vocab_size = 10000 # 語彙数
embedding_dim = 128 # 単語埋め込みベクトルの次元
max_length = 100 # シーケンスの最大長
gru_units = 64 # GRUユニット数
num_classes = 5 # 分類するクラス数
# モデルの構築
model = Sequential([ # 1. 単語を密なベクトルに変換するEmbeddingレイヤー Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length), # 2. GRUレイヤー # return_sequences=Trueにすると、各タイムステップの出力を後続のレイヤーに渡す GRU(units=gru_units), # 3. 全結合の出力レイヤー Dense(units=num_classes, activation='softmax')
])
# モデルのコンパイル
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# モデルの概要を表示
model.summary() 

このように、Kerasを使うと数行のコードでGRUを用いたモデルを簡単に定義できます。 `Sequential`モデルに`GRU`レイヤーを追加するだけで、その強力な機能を活用することができます。