Yinelemeli sinir ağlarıyla çalıştınız mı?

Yinelenen sinir ağları (RNN), metin, zaman serileri veya ses gibi ardışık verilerin işlenmesi için kullanılır. Pratikte, zaman serisi tahminleri ve metin analizi gibi görevlerde RNN kullandım, örneğin metin üretimi veya dizilerin sınıflandırılması için.

RNN'ler, önceki öğelerin bağlamını dikkate almaya olanak tanıyan döngüsel bağlantılara sahip olmalarıyla ayırt edilir. Ancak, klasik RNN'ler kaybolan gradyan sorunu yaşayabilir, bu nedenle genellikle LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ve GRU (Gated Recurrent Unit) gibi geliştirilmiş versiyonları kullanılır.

Python'da Keras kullanarak basit bir RNN örneği:

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 dizinin uzunluğu, features ise adım başına özellik sayısıdır.