Ar dirbote su rekursinėmis neuroninėmis tinklais?

Pasikartojančios neuroninės tinklai (RNN) naudojami sekvencinių duomenų apdorojimui, tokių kaip tekstas, laiko eilutės ar garsas. Mano praktikoje aš naudoju RNN laiko eilių prognozavimui ir teksto analizei, pavyzdžiui, teksto generavimui ar sekų klasifikavimui.

RNN išsiskiria tuo, kad turi ciklines jungtis, leidžiančias atsižvelgti į ankstesnių elementų kontekstą. Tačiau klasikiniai RNN gali kentėti nuo nykstančio gradiento problemos, todėl dažnai naudojamos jų patobulintos versijos — LSTM (ilgalaikė trumpalaikė atmintis) ir GRU (Gated Recurrent Unit).

Pavyzdys paprasto RNN Python kalba naudojant Keras:

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')

Čia, timesteps yra sekos ilgis, o features — požymių skaičius viename žingsnyje.