sync
RNN (Recurrent Neural Network) (Tekrarlayan Sinir Ağı)
RNN, gizli durum ile önceki adımları hatırlayarak metin, ses ve zaman serisi gibi sıralı verileri işleyen sinir ağı mimarisidir.
Terim sayfasına git arrow_forwardRNN (Recurrent Neural Network) vs Transformer Karşılaştırması (2026)
Yapay zeka modeli karşılaştırma — RNN (Recurrent Neural Network) vs Transformer arasında farklar, avantajlar ve hangi durumda hangisi.
RNN sıralı bilgiyi adım adım işler; Transformer ise dikkat mekanizmasıyla tüm diziyi paralel görür. NLP'nin son dönemde Transformer'a kaymasının nedeni hız ve uzun bağımlılık başarısıdır.
hub
Transformer (Dönüştürücü Mimarisi)
Transformer, öz-dikkat mekanizmasıyla veriyi paralel işleyen ve GPT, BERT gibi tüm modern büyük dil modellerinin temelini oluşturan derin öğrenme mimarisidir.
Terim sayfasına git arrow_forwardcompare Temel Farklar
| Konu | RNN (Recurrent Neural Network) | Transformer |
|---|---|---|
| Bilgi akışı | Sıralı: bir adım önceki gizli durumdan beslenir. | Paralel: self-attention ile tüm tokenler aynı anda etkileşir. |
| Uzun bağımlılıklar | Uzun mesafede bilgiyi kaybedebilir. | Doğrudan uzak tokenlere bakar; uzun bağımlılıklarda güçlüdür. |
| Eğitim hızı | Sıralı olduğu için paralelleşmesi zor. | GPU üstünde yüksek paralelleşme; modern donanımı verimli kullanır. |
help Ne Zaman Hangisi?
Küçük sıralı görev
Az veriniz var ve hafif bir zaman serisi/dizi modeline ihtiyacınız var.
Önerilen: RNN (Recurrent Neural Network) arrow_forwardBüyük ölçekli NLP
Modern LLM tarzı görevler, çeviri, özetleme, soru-cevap.
Önerilen: Transformer arrow_forwardquiz Sıkça Sorulan Sorular
Transformer her zaman daha mı iyi? expand_more
Genellikle evet, ancak çok küçük veri veya gerçek zamanlı düşük gecikme gereken bazı senaryolarda RNN/LSTM hâlâ tercih edilebilir.
GPT, BERT bunlar Transformer mıdır? expand_more
Evet; ikisi de Transformer mimarisinin farklı varyantlarına dayanır.