Makine Öğrenimi - Python LSTM (Long Short-Term Memory)

LSTM (Long Short-Term Memory)

LSTM (Long Short-Term Memory), uzun ve kısa vadeli bağımlılıkları etkili bir şekilde ele alabilen bir tür yapay sinir ağıdır. Özellikle zaman serileri analizi, metin analizi, konuşma tanıma ve çeviri gibi sıralı verileri işlemek için kullanılır. LSTM, RNN (Recurrent Neural Network) ailesine aittir ve daha uzun vadeli bağımlılıkları yakalayabilme yeteneği ile ön plana çıkar.

LSTM'nin temel özellikleri şunlardır:

1. Hafıza Hücreleri (Memory Cells): LSTM, hafıza hücreleri olarak bilinen yapıları içerir. Bu hücreler, önceki zaman adımlarından gelen bilgileri saklamak ve güncellemek için kullanılır.
2. Giriş, Çıkış ve Unutma Kapıları: LSTM'nin en önemli özelliği, giriş, çıkış ve unutma kapılarıdır. Bu kapılar, hafıza hücrelerinin nasıl güncelleneceğini ve ne kadar bilgi tutulacağını kontrol eder. Bu sayede uzun vadeli bağımlılıkların izlenmesi ve kısa vadeli bilginin unutulması daha etkili bir şekilde gerçekleştirilir.
3. Sigmoid ve Tanh Fonksiyonları: LSTM'nin kapılarının kontrolünde sigmoid ve tanh (hiperbolik tanjant) aktivasyon fonksiyonları kullanılır. Sigmoid, 0 ile 1 arasında değerler üretirken, tanh -1 ile 1 arasında değerler üretir.
4. Gizli Durumlar ve Hafıza Durumları: LSTM, gizli durumları ve hafıza durumlarını kullanır. Gizli durumlar, her zaman adımında gelen veriyi temsil ederken, hafıza durumları önceki zaman adımlarından gelen bilgileri saklar.

LSTM'nin avantajları şunlar olabilir:

• Uzun vadeli bağımlılıkları yakalama: LSTM, uzun vadeli ilişkileri modelleme yeteneği ile özellikle uzun zaman serileri analizi için uygundur.
• Hafıza hücreleri: Hafıza hücreleri, önceki bilgilerin saklanmasını ve yeni bilgilerle güncellenmesini sağlar.
• Vanishing Gradient Sorununu Azaltma: LSTM, bazı diğer RNN türleri gibi vanishing gradient sorununu azaltır ve eğitimi kolaylaştırır.

LSTM, çeşitli uygulamalarda kullanılır, özellikle dil işleme, konuşma tanıma, çeviri, video analizi ve finansal zaman serileri tahmininde etkilidir.

LSTM (Uzun Kısa Süreli Hafıza) katmanı
birçok parametreye sahip bir yapay sinir ağı katmanıdır. Bu parametreler, katmanın davranışını ve öğrenme yeteneklerini etkiler. İşte bir LSTM katmanının temel parametreleri:

1. Units (Nöron Sayısı): LSTM katmanında bulunan nöron veya hücre sayısı. Bu, katmanın karmaşıklığını ve öğrenme kapasitesini belirler.
2. Activation (Aktivasyon Fonksiyonu): LSTM hücrelerinin içerisindeki gizli katmanlarda kullanılan aktivasyon fonksiyonu. Sık kullanılan aktivasyon fonksiyonları arasında "tanh" ve "sigmoid" bulunur.
3. Return Sequences (Sıraları Döndür): Eğer True olarak ayarlanırsa, LSTM katmanı, her zaman adımından sonra bir çıktı sırası döner. Varsayılan olarak False'tur.
4. Return State (Durumu Döndür): Eğer True olarak ayarlanırsa, LSTM katmanı, son zaman adımından sonraki durumu döner. Varsayılan olarak False'tur.
5. Use Bias (Bias Kullan): Eğer True olarak ayarlanırsa, LSTM katmanı, her hücre için bias terimini kullanır. Varsayılan olarak True'tur.
6. Kernel Initializer (Çekirdek Başlatıcı): Ağırlık çekirdeklerinin başlatılmasında kullanılan yöntem.
7. Recurrent Initializer (Tekrarlanan Başlatıcı): Tekrarlayan ağırlıkların başlatılmasında kullanılan yöntem.
8. Bias Initializer (Bias Başlatıcı): Bias terimlerinin başlatılmasında kullanılan yöntem.
9. Dropout (Bırakma): Overfitting'i önlemek için her zaman adımında bir nöronun çıkartılma olasılığını belirtir.
10. Recurrent Dropout (Tekrarlayan Bırakma): Tekrarlayan ağırlıkların eğitim sırasında bırakılma olasılığını belirtir.

Bu parametreler, LSTM katmanının davranışını ayarlamak için kullanılır. Ayrıca, LSTM katmanı, dikkat mekanizmaları ve diğer özelliklerle daha da özelleştirilebilir. Katmanlar arasında bağlantılar ve daha karmaşık yapılar kurarak LSTM modelinizi daha fazla özelleştirebilirsiniz.

Keras kütüphanesinde popüler optimizasyon algoritmalarından bazıları

1. Stochastic Gradient Descent (SGD): Temel optimizasyon algoritmasıdır. Yavaş öğrenme hızına ve dalgalı güncellemelere sahiptir.
   python
   from keras.optimizers import SGD
   optimizer = SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9)

1. RMSprop (Root Mean Square Propagation): Kareli gradyanın hareketli ortalamasını alarak öğrenme hızını ayarlar.
   python
   from keras.optimizers import RMSprop
   optimizer = RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9)

1. Adam (Adaptive Moment Estimation): RMSprop ve momentum'un bir kombinasyonudur, adaptif öğrenme hızına sahiptir.
   python
   from keras.optimizers import Adam
   optimizer = Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999)

1. Adagrad: Her parametrenin öğrenme hızını adaptif olarak güncellemeye çalışır.
   python
   from keras.optimizers import Adagrad
   optimizer = Adagrad(learning_rate=0.01)

1. Adadelta: RMSprop'a benzer ancak öğrenme hızını adaptif olarak güncelleyerek daha fazla avantaj sağlar.
   python
   from keras.optimizers import Adadelta
   optimizer = Adadelta(learning_rate=1.0, rho=0.95)

1. Nadam (Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation): Nesterov Momentum ve Adam'ın bir kombinasyonudur.
   python
   from keras.optimizers import Nadam
   optimizer = Nadam(learning_rate=0.002, beta_1=0.9, beta_2=0.999)

Her bir optimizasyon algoritması, farklı hiperparametrelere ve kullanım senaryolarına sahiptir. Hangi optimizasyon algoritmasının en iyi performansı vereceğini belirlemek, problem bağlamına, veri setine ve deneme-yanılma yöntemine bağlıdır.