ジョルダンネットワーク

ジョルダンネットワークは、再帰型ニューラルネットワーク (RNN) の一種です。出力層の値を入力層へフィードバックする構造を持つことが特徴です。

類似した構造を持つエルマンネットワークと比較されることが多いです。エルマンネットワークは隠れ層の状態を入力に戻すのに対し、ジョルダンネットワークは最終的な出力層の値を入力に戻します。

時系列データの学習において、過去の出力結果を次のステップに反映させるために用いられます。G検定では、RNNの初期の発展形として、エルマンネットワークと共にその仕組みが問われることがあります。