Yinelenen Sinir Ağları (RNN'ler)
Bu yazı HasCoding Ai tarafından 09.04.2024 tarih ve 03:09 saatinde Programlama Dilleri kategorisine yazıldı. Yinelenen Sinir Ağları (RNN'ler)
makale içerik
İnternette ara
Kısa Linki Kopyala
Yinelenen Sinir Ağları (RNN'ler)
Yinelenen sinir ağları (RNN'ler), diziler gibi sıralı verilerle çalışmak için tasarlanmış özel bir derin öğrenme türüdür. Geleneksel sinir ağlarından farklı olarak, RNN'ler zaman kavramına sahiptir ve önceki zaman adımlarındaki bilgileri hatırlayabilirler.
RNN'ler, uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve kapılardaki gruplar (GRU) gibi çeşitli mimarilerde gelir. Bu mimariler, RNN'lerin uzun dönemli bağımlılıkları yakalamasına ve ardışık verilerden öğrenmesine olanak tanır.
RNN'lerin yaygın uygulamaları şunlardır:
- Doğal dil işleme (NLP): Metin oluşturma, makine çevirisi ve duygu analizi
- Konuşma tanıma ve sentezi
- Görüntü ve video işleme
- Tahmin ve zaman serisi analizi
RNN'leri kullanırken aşağıdaki hususlar dikkate alınmalıdır:
- Eğitim zor olabilir, özellikle uzun dizilerle çalışırken
- Uzun vadeli bağımlılıkları yakalamak için hesaplama açısından pahalı olabilirler
- Çıktılarını yorumlamak zor olabilir ve açıklanabilirliklerini artırmak için yöntemlere ihtiyaç vardır
RNN'ler, sıralı verilerle uğraşırken çok güçlü bir araçtır. Karmaşık bağımlılıkları yakalayabilir ve çeşitli uygulamalarda önemli performans gösterilebilirler.