Makine Öğrenimi - Python RNN (Recurrent Neural Network)

RNN (Recurrent Neural Network)

Recurrent Neural Network (RNN), sıralı verileri işlemek ve zaman bağımlılığını yakalamak için kullanılan bir yapay sinir ağı türüdür. RNN'ler, sıralı verilerin analizi için özellikle uygun olan bir yapısı vardır, çünkü önceki zaman adımlarından gelen bilgileri hafızalarında saklayabilirler.

RNN'nin temel özellikleri şunlardır:

1. Tekrarlanan Katmanlar: RNN, tekrarlanan katmanlara sahiptir ve her bir zaman adımında aynı ağı kullanarak önceki zaman adımından gelen bilgileri işler. Bu, zaman serileri, metinler ve diğer sıralı verilerin analizi için kullanışlıdır.
2. Gizli Durum (Hidden State): RNN'nin her zaman adımında bir gizli durum vardır. Bu gizli durum, önceki zaman adımlarındaki bilgilerin bir tür temsili olarak düşünülebilir. Yeni bilgilerle güncellenir.
3. Gerçekleme (Activation) Fonksiyonları: RNN, her zaman adımında gerçekleme fonksiyonları kullanır. Bu fonksiyonlar, gelen verileri ve gizli durumu işleyerek çıktıyı üretir.

RNN'nin sıralı verilere uygulanmasının avantajları şunlar olabilir:

• Metin analizi: RNN, doğal dil işleme uygulamalarında etkilidir, metin verilerinin sıralı doğasını dikkate alır.
• Zaman serileri analizi: Finansal veriler, hava tahmini ve diğer zaman serileri analizleri için kullanışlıdır.
• Konuşma tanıma: Ses verilerini işlemek ve konuşma tanımak için kullanılabilir.
• Çeviri: Dil çevirisi uygulamalarında RNN'nin özellikleri kullanışlıdır.

Ancak RNN'nin bazı sınırlamaları vardır. Özellikle uzun vadeli bağımlılıkları yakalamakta zorlanabilirler ve bu, "vanishing gradient" sorununa yol açabilir. Bu nedenle, RNN'lerin geliştirilmiş versiyonları olan Long Short-Term Memory (LSTM) ve Gated Recurrent Unit (GRU) gibi yapılar kullanılarak bu sorunlar aşılabilir.