Təkrarlanan neyron şəbəkələri ilə işlədinizmi?

Təkrarlanan neyron şəbəkələri (RNN) ardıcıl məlumatların, məsələn, mətn, zaman seriyaları və ya audio üçün işlənməsində istifadə olunur. Təcrübəmdə, RNN-dən zaman seriyalarının proqnozlaşdırılması və mətnin analizi kimi tapşırıqlarda istifadə etmişəm, məsələn, mətnin yaradılması və ya ardıcıllıqların təsnifatı üçün.

RNN-lər, əvvəlki elementlərin kontekstini nəzərə almağa imkan verən döngəli əlaqələrə malikdir. Ancaq klassik RNN-lər azalma gradient problemi ilə üzləşə bilər, buna görə də LSTM (Uzunmüddətli yaddaş) və GRU (Gated Recurrent Unit) kimi təkmilləşdirilmiş variantlar tez-tez istifadə olunur.

Python-da Keras istifadə edərək sadə RNN nümunəsi:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

model = Sequential([
    SimpleRNN(50, input_shape=(timesteps, features)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

Burada, timesteps ardıcıllığın uzunluğu, və features isə hər addım üçün xüsusiyyətlərin sayı.