↑: [[G検定に関する知識]] - ニューラルネットワークの層が自分自身の出力を次の時刻の入力として受け取る結合構造 - この構造により、ネットワークは**内部状態（隠れ状態）**として過去の情報を保持できる - 時系列・系列データ処理の基本構造。RNN全般の核心 - cf. [[RNN-G検定]], [[LSTM-G検定]], [[GRU-G検定]]