はじめに
G検定の学習を進める中で、ディープラーニングの歴史や細かいネットワーク構造の違いに苦戦していませんか？
特にリカレントニューラルネットワーク（RNN）の発展の歴史に出てくる「エルマンネット」と「ジョルダンネット」は、定義が似ていて混同しやすいポイントです。
そこで今回は、試験直前でもリズムに乗ってこれらを確実に覚えられるよう、生成AIを活用して勉強用の楽曲を作成しました。
単語帳を眺めるだけでは覚えられない知識も、音楽の力を使えば自然と頭に残ります。
ぜひこの曲を聴いて、合格への一点をもぎ取ってください。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲制作には、最新の生成AIツールをフル活用しています。
歌詞の作成にはGoogleの「Gemini」を使用し、G検定の試験範囲に基づいた正確な定義と、試験で問われるポイントを抽出しました。
そして、その歌詞を元に「Suno AI」を使って作曲を行っています。
音楽スタイルは、学習のテンションを高める「疾走感のあるユーロビート」を採用しました。
タイトル・歌詞の紹介
タイトル
エルマン・ジョルダンネット覚えうた
歌詞
エルマンネットは中間層からフィードバック
ジョルダンネットは出力層からフィードバック
リカレントニューラルネットワーク
二つは過去の情報を 保持するコンテキスト層を持つ
コンテキスト層は1時刻前の情報を コピーして蓄えておく層
目的は時系列データを扱う
エルマンネットはRNNの基本形 単純なRNNの構造とほぼ同じ
エルマンは中間層の状態を 次の時刻の中間層へ戻す 過去の内部状態を保持
ジョルダンネットは出力した結果を保持する
出力層の結果を次の時刻のコンテキスト層へ戻す 過去の出力結果を保持
楽曲の視聴
作成した楽曲は以下から視聴可能です。
試験勉強の合間や、移動中の聞き流し学習にご活用ください。
youtube
Suno AI
エルマン・ジョルダンネット覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここでは、歌詞に含まれる重要なキーワードについて、試験で問われるポイントに絞って解説します。
G検定では、数式そのものよりも「データがどこから来てどこへ行くか」という構造の違いが頻出です。
1. コンテキスト層とは？（共通の仕組み）
歌詞にある「過去の情報を保持する層」「1時刻前の情報をコピー」という部分です。
通常のニューラルネットワークは「その瞬間の入力」しか見ませんが、RNN（エルマン・ジョルダン含む）は「コンテキスト層」というポケットを持っています。
- 役割
1つ前のタイミングのデータを一時的にメモ（コピー）しておき、次のデータの処理の際に、そのメモと一緒に計算に使います。
これによって「時系列（時間の流れ）」を考慮できるようになります。
2. エルマンネット（Elman Network）
歌詞：「中間層からフィードバック」「内部状態を保持」
エルマンネットは、計算の途中経過（中間層の状態）を記憶します。
人間の脳に例えると、「考えたこと（思考のプロセス）」自体を記憶し、次の思考に活かすイメージです。
データの流れは以下のようになります。
入力 x ──→ 【中間層】 ──→ 出力 y
│
│ (コピー)
↓
【コンテキスト層】
│
│ (次の時刻へ)
↓
【中間層】へ戻る
- 試験のポイント
図が出た場合、真ん中の層（隠れ層）から矢印が戻ってきていればエルマンネットです。
3. ジョルダンネット（Jordan Network）
歌詞：「出力層からフィードバック」「出力結果を保持」
ジョルダンネットは、最終的に出した答え（出力層の結果）を記憶します。
人間に例えると、「自分の行動（答え）」を見て、次の行動を決めるイメージです。
データの流れは以下のようになります。
入力 x ──→ 【中間層】 ──→ 【出力層】 ──→ 出力 y
│
│ (コピー)
↓
【コンテキスト層】
│
│ (次の時刻へ)
↓
【中間層】へ戻る
- 試験のポイント
図が出た場合、一番右の層（出力層）から矢印がぐるっと戻ってきていればジョルダンネットです。
楽曲に込めたメッセージ
この曲は、単なる用語の羅列ではなく「どこの層から戻るのか」という一点を確実に区別するために作りました。
試験中、迷ったときにこのユーロビートのリズムを思い出してください。
「エルマンは中間、ジョルダンは出力」というフレーズが、きっと正解へと導いてくれるはずです。
間違えやすい類似用語だからこそ、音とリズムで体に染み込ませてしまいましょう。
まとめ
今回はG検定対策として、エルマンネットとジョルダンネットの違いを覚えるための楽曲を紹介しました。
AIツールを使えば、こうした自分だけの学習教材を簡単に作ることができます。
楽しみながら学習を続け、合格を目指して頑張りましょう。
この曲が皆さんの学習の一助になれば幸いです。
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