Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) Nedir?
İngilizce: Recurrent Neural Network
Yayın: · Son güncelleme:
Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) Nedir? Kısaca
Tekrarlayan sinir ağı (RNN), metin, ses veya zaman serisi gibi sıralı verileri adım adım işleyen ve önceki adımlardan gelen bilgiyi gizli bir durumda taşıyarak bir tür kısa süreli hafıza kullanan sinir ağı türüdür.
İçindekiler
Tekrarlayan sinir ağı (RNN, Recurrent Neural Network), sırası önemli olan verileri işlemek için geliştirilmiş bir sinir ağı mimarisidir. Bir cümlenin kelimeleri, bir ses kaydının anları ya da günlük fiyat verileri bu tür verilere örnektir.
RNN nasıl çalışır?
Sıradan bir sinir ağı her girdiyi bağımsız olarak işler. RNN ise diziyi adım adım okur ve her adımda iki şeyi birlikte kullanır:
- O anki girdi (ör. cümledeki sıradaki kelime)
- Önceki adımlardan biriktirdiği bilgi, yani gizli durum (hidden state)
Her adımda gizli durum güncellenir ve bir sonraki adıma aktarılır. Böylece ağ, "Ben dün markete gittim ve ... aldım" cümlesinde boşluğu tahmin ederken önceki kelimeleri hesaba katabilir. Aynı ağırlıklar her adımda tekrar tekrar kullanıldığı için "tekrarlayan" adını alır.
Kullanım alanları
- Metin üretimi ve makine çevirisi (transformer öncesi dönemde)
- Konuşma tanıma
- Zaman serisi tahmini
- El yazısı tanıma
Sınırları
- Kaybolan gradyan: Eğitimde hata sinyali uzun diziler boyunca geriye taşınırken giderek zayıflar; bu yüzden basit RNN'ler uzak geçmişteki bilgiyi unutur. LSTM ve GRU gibi kapılı yapılar bu sorunu hafifletmek için geliştirildi.
- Yavaşlık: Dizi sırayla işlendiği için paralelleştirmek zordur.
Bu sınırlar nedeniyle dil işleme alanında yerini büyük ölçüde, tüm diziyi aynı anda işleyebilen transformer mimarisine bıraktı. Yine de bazı zaman serisi ve cihaz üzerinde çalışan hafif uygulamalarda kullanılmaya devam ediyor; yeni araştırmalarda tekrarlayan fikrin modern sürümleri de inceleniyor.
Sıkça Sorulan Sorular
RNN ile transformer arasındaki temel fark nedir?
RNN diziyi sırayla, kelime kelime işler ve geçmişi tek bir gizli durumda taşır. Transformer ise tüm diziyi aynı anda işler ve dikkat mekanizmasıyla her kelimenin diğer tüm kelimelerle ilişkisine doğrudan bakar.
RNN finansal tahminde kullanılabilir mi?
Zaman serisi verisiyle fiyat tahmini denemelerinde kullanılır. Ancak finansal piyasalar gürültülü ve öngörülemezdir; bu tür modeller yatırım kararı için güvenilir bir garanti sunmaz.