Yinelenen Nöron Ağları (RNN'ler)

Yinelenen nöron ağları (RNN'ler), zaman serisi verilerini işlemek için tasarlanmış gelişmiş bir yapay sinir ağı türüdür. Zamanla değişen ardışık verilerle çalışabilirler ve bunları bir bağlam içerisinde işleyerek geçmiş bilgilerin şimdiki tahminleri üzerinde etkili olmasını sağlarlar.

RNN'ler, bir dizi gizli durum vektörünü koruyarak çalışır. Bu vektörler, geçmiş giriş dizisinin bir temsilini depolar ve sonraki girişi işlerken ağ tarafından kullanılır. Böylece, RNN'ler zaman içinde bağımlılıkları yakalayabilir ve uzun vadeli bağlamlara duyarlı olabilir.

RNN'lerin yaygın uygulamaları şunları içerir:

• Doğal dil işleme (NLP): Metin üretimi, makine çevirisi
• Ses tanıma: Konuşma tanıma, ses sentezi
• Zaman serisi analizi: Tahmin, sınıflandırma

Ancak RNN'ler, uzun dizilerde patlama ve kaybolma gradyan sorunları gibi bazı zorluklarla karşı karşıyadır. Bu sorunları çözmek için geliştirilmiş RNN türleri vardır, bunlar şunları içerir:

• Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM)
• Kapılı Yinelenen Birim (GRU)
• Çift Yönlü LSTM (BiLSTM)

Bu geliştirilmiş RNN türleri, uzun vadeli bağımlılıkları yakalama ve gradyan sorunlarını hafifletme konusunda daha iyi performans gösterirler. Böylece, RNN'ler, zaman serisi verilerini işlemek ve karmaşık tahminler yapmak için güçlü ve çok yönlü araçlar olarak devam etmektedir.