RNN と ANN のパラメータ数を比較する

この演習では、人工ニューラルネットワーク（ANN）と再帰型ニューラルネットワーク（RNN）アーキテクチャのパラメータ数を比較します。ここでは、両モデルとも語彙サイズは 10,000 です。

モデルはすでに用意されており、どちらも 256 ユニット（Dense または RNN）を1層だけ持ち、さらに出力層を加えた似た構成になっています。変数 ann_model と rnn_model に格納されています。

.summary() メソッドを使ってモデルのアーキテクチャとパラメータ数を表示し、正しい記述を選んでください。

ANN モデルは、2つ目の Dense 層で RNN モデルよりも多くのパラメータを持ちます。

RNN モデルは ANN モデルよりも少ないパラメータ数です。

RNN モデルが学習するパラメータ数は、ANN モデルとほぼ同じです。

ワンホットエンコーディングにより、RNN モデルのパラメータ数は少なくなります。

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