（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.

画像の認識では,主に入力から出力に向かう結合のみを持つ階層的なニューラルネットワーク,特に画像などの信号に内在する局所的な特徴が集まって,より大域的な特徴を構成するという構造を反映した,（ア）がよく用いられる.一方,自然言語テキストや動画に代表される構造を持った系列情報を扱うために（イ）が用いられている.特にケプラー大学のゼップ・ホフレイターの提案した（ウ）は必要な文脈情報の長さを適応的に制御することで,時間を遡る誤差逆伝播の可能性を向上させ,画像からの説明文の生成や機械翻訳など,多くの課題に適用されている.実際,2016 年秋に,google 社社は google 翻訳に（ウ）を取り入れてアップデートし,非常に高精度な翻訳を提供することが可能になった.