ジョルダンネットワーク【Jordan network】

概要

ジョルダンネットワークとは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の構造の一つで、過去の出力層の出力を、現在の入力に加えるもの。過去の最終的な出力を現在の処理にフィードバックする仕組みで、ロボットの運動制御などに適しているとされる。

通常のニューラルネットワークは入力層から出力層へデータが一方向的に流れるだけだが、RNNでは出力を次の入力へフィードバックするループ構造が組み込まれている。ジョルダンネットワークはこのうち、ある回のネットワークの最終的な出力を、入力層と並んだ「コンテキスト層」を通じて次の回の入力に加える。

RNNは時系列のデータを処理する際に過去の状態を短期的に記憶し、直前の状態や文脈に沿った出力を行うことができる。ジョルダンネットワークは最終的な結果を次の処理に反映させる構造となっており、前回の行動の結果や得られた成果、あるいは、前回の出力に反映された系列の抽象的、高次元の特徴を現在の処理に反映させることができる。

一方、最終的な出力ではなく、特定の隠れ層の出力をコンテキスト層を経由して次回の入力に加えるようなフィードバック機構を持つRNNを「エルマンネットワーク」という。ネットワークの中間状態を保存して次回の処理に反映するもので、文章の文脈を保持して処理を行う自然言語処理などに向いているとされる。