Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN), düğümler arasındaki bağlantıların zamansal bir sıra boyunca yönlendirilmiş bir grafik oluşturduğu bir tür yapay sinir ağıdır. Bu, zamansal dinamik davranış sergilemesine olanak tanıyarak sıralı verileri içeren görevlere uygun olmasını sağlar.
Sinir ağlarında RNN, zaman serisi, konuşma veya metin gibi veri dizilerindeki kalıpları tanımak için tasarlanmış bir model sınıfını ifade eder. RNN’ler, dizideki önceki adımlardan bilgileri yakalayan gizli bir durumu koruyarak değişen uzunluklardaki girdileri işleyebilir.
RNN, Tekrarlayan Sinir Ağı anlamına gelir. Ağda geri dönen “tekrarlayan” bağlantılarla ağın dizileri işleme yeteneğini vurgular.
RNN’ler dil modelleme, makine çevirisi, konuşma tanıma ve zaman serisi tahmini gibi çeşitli alanlarda uygulanmaktadır. Önceki girdilerin bağlamının mevcut çıktıyı etkilediği görevler için özellikle kullanışlıdırlar.
Temel RNN ağı, her zaman adımında her bir nörondan gelen çıktının bir sonraki girdiyle birlikte ağa geri beslendiği bir nöron katmanından oluşur. Bu geri bildirim döngüsü, ağın önceki girişlerden gelen bilgileri taşıyan gizli bir durumu korumasına olanak tanıyarak veri dizilerini işlemesine olanak tanır.