Tekrarlayan bir sinir ağının (RNN) amacı, dizideki önceki adımlardan gelen bilgileri koruyarak ve kullanarak sıralı verileri etkili bir şekilde modellemektir. Giriş verilerini bağımsız olarak işleyen geleneksel ileri beslemeli sinir ağlarından farklı olarak RNN’ler, sıralı veriler içindeki zamansal bağımlılıkları ve ilişkileri yakalamalarına olanak tanıyarak dahili durumu veya belleği koruyacak şekilde tasarlanmıştır. Bu yetenek, RNN’leri zaman serisi tahmini, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve bağlam ve dizinin önemli olduğu diğer uygulamalar gibi görevler için çok uygun hale getirir.
Tekrarlayan bir sinir ağının (RNN) amacı, girdi sırasının çıktıyı etkilediği sıralı verileri işlemektir. RNN’ler bunu, ağ mimarisine döngüler ekleyerek, her girişi bir sırayla işlerken zaman içinde gizli durumları korumalarına ve güncellemelerine olanak tanıyarak başarır. Geçmiş girdilerin hafızasını koruma yeteneği, RNN’lerin tarihsel bağlama dayalı olarak bilinçli tahminler veya sınıflandırmalar yapmasına olanak tanır ve bu da onları sıralı veri analizi ve tahminini içeren görevler için güçlü araçlar haline getirir.
Tekrarlayan sinir ağları (RNN’ler) de dahil olmak üzere sinir ağlarının genel hedefleri, öncelikle sınıflandırma, regresyon, örüntü tanıma ve dizi tahmini gibi görevleri gerçekleştirmek için verilerden öğrenme etrafında yoğunlaşır. Sinir ağları, ağ parametrelerinin (ağırlıklar ve sapmalar) yinelemeli ayarlamaları yoluyla girdiler ve çıktılar arasındaki karmaşık eşlemeleri öğrenme yeteneklerini kullanarak, görünmeyen veya yeni veriler üzerinde doğru tahminler yapmak için eğitim verilerinden genelleme yapmayı amaçlamaktadır.
Tekrarlayan bir sinir ağındaki (RNN) ana aşamalar tipik olarak, sıralı verilerin ağa her seferinde bir adım olarak beslendiği girdi işlemeyi içerir; ağın gizli durumunu mevcut girişe ve önceki duruma göre güncellediği tekrarlayan hesaplama; ve son gizli durumun tahminler veya sınıflandırmalar üretmek için kullanıldığı çıktı üretimi. Bu aşamalar dizideki her adım için tekrarlanarak RNN’lerin zamansal verilerdeki bağımlılıkları ve kalıpları etkili bir şekilde yakalamasına olanak tanır.
Özellikle tekrarlayan bir sinir ağı olarak tasarlanan bir RNN, değişken uzunluklu dizileri işleme ve bir cümledeki önceki kelimelerden bağlamsal bilgileri yakalama yeteneğinden dolayı yaygın olarak makine çevirisi için kullanılır. Makine çevirisi, metni veya konuşmayı bir dilden diğerine dönüştürmeyi içerir; bu, cümle içindeki bağlamı ve dil bilgisi kurallarını anlamanın çok önemli olduğu bir görevdir. RNN’ler, giriş belirteçlerini sırayla işleyerek ve daha önce görülen belirteçlerin hafızasını koruyarak, öğrenilen kalıplara ve dilsel yapılara dayalı doğru çeviriler üretmelerine olanak tanıyarak bu konuda başarılı olurlar. Bu, RNN’leri özellikle makine çevirisi ve dil modelleme gibi doğal dilin anlaşılmasını ve oluşturulmasını gerektiren görevlerde etkili kılar.