Sıvı Nöral Ağlar: Sürekli Zamanlı Adaptif Mimarilerin Kapsamlı Bir Analizi

Metnin analizini dinlemek için aşağıdaki oynatıcıyı kullanabilirsiniz. Sayfadaki formülizasyon bölümleri görünmüyorsa farklı tarayıcı deneyin. Eğer halen görünmüyorsa formülü öğrenmek için bir yapay zeka sisteminden faydalanın.

Bölüm 1: Nöral Hesaplamada Yeni Bir Paradigmaya Giriş

1.1 Sıvı Nöral Ağların (LNN) Tanımlanması

Sıvı Nöral Ağlar (LNN’ler), temel karakteristiği, sürekli veri akışlarına yanıt olarak iç parametrelerini dinamik olarak ayarlama yeteneği olan, zaman-sürekli bir tekrarlayan sinir ağı sınıfını temsil etmektedir.¹ Bu mimari, çoğu derin öğrenme modelinin statik, eğitim sonrası paradigmasından önemli bir ayrılışı ifade eder ve “iş başında öğrenme” kapasitesini vurgular.¹ “Sıvı” metaforu, bu ağların çalışma prensibini açıklamaktadır: Tıpkı bir sıvının içinde bulunduğu kabın şeklini alması gibi, LNN’ler de iç durumlarını veri akışına göre uyarlar.⁷

Bu teknolojinin arkasındaki öncü isimler ve kurumlar, başta Ramin Hasani olmak üzere Massachusetts Institute of Technology (MIT) Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndaki (CSAIL) araştırma ekibidir. Bu köken, araştırmanın başlangıcını ve güvenilirliğini tesis etmektedir.¹ LNN’lerin ortaya çıkışı, yalnızca teknik bir yenilik değil, aynı zamanda yapay zeka felsefesinde bir karşı duruşu da temsil eder. Bu yaklaşım, Transformer gibi giderek büyüyen, statik modellere dayalı hakim paradigmaya meydan okur. Bunun yerine, verimlilik, nedensellik ve sürekli adaptasyonun, zekaya giden alternatif ve potansiyel olarak daha sürdürülebilir yollar olduğunu öne sürer. Bu durum, yapay zekanın karbon ayak izi ve kaynak kısıtlı uç cihazlarda (edge devices) dağıtımı gibi daha geniş kapsamlı konular için önemli çıkarımlar barındırmaktadır.⁶

1.2 Temel Vaat: Dinamik Ortamlarda Sürekli Uyum

LNN’lerin merkezi değer önerisi, zamanla değişen verileri işleme ve dalgalanan veri desenleri ile dağılım kaymalarının olduğu ortamlarda sağlam bir şekilde çalışma yeteneğidir.² Bu özellik, dağıtım ortamı eğitim ortamından farklılaştığında genellikle zorlanan, çevrimdışı olarak eğitilmiş geleneksel modellerle keskin bir tezat oluşturur.⁴ LNN’ler, derin öğrenmedeki bu kritik zayıflığa potansiyel bir çözüm olarak sunulmaktadır.⁴

Bu adaptasyon yeteneğinin önemi, gerçek dünya koşullarının doğası gereği öngörülemez olduğu otonom sürüş ve robotik gibi güvenlik açısından kritik uygulamalar için özellikle vurgulanmaktadır.¹ Bir modelin, eğitim verilerinde karşılaşmadığı beklenmedik veya gürültülü girdilere karşı dayanıklı olması, bu tür sistemlerin güvenilirliği ve emniyeti için temel bir gerekliliktir. LNN’ler, bu dayanıklılığı mimarilerinin temel bir özelliği olarak sunar.

1.3 LNN Ailesine ve Önemine Genel Bakış

LNN mimari ailesi, zaman içinde belirli zorlukları ele almak üzere evrimleşmiştir. Bu ailenin temelinde, Sıvı Zaman Sabitli (Liquid Time-Constant – LTC) ağlar bulunur. LTC’lerin hesaplama maliyetini düşürmek amacıyla geliştirilen daha verimli Kapalı Formlu Sürekli Zamanlı (Closed-form Continuous-time – CfC) ağlar, bu evrimin bir sonraki adımını temsil eder. Daha ileri varyantlar arasında, uzun menzilli bağımlılıkları modellemek için geliştirilen Sıvı Yapısal Durum-Uzay Modelleri (Liquid-S4) ve teknolojinin ticarileştirilmiş hali olan Sıvı Temel Modelleri (Liquid Foundation Models – LFM’ler) yer almaktadır.⁵

Bu rapor, LNN’leri “ölçek tek ihtiyacımız olan şeydir” felsefesine bir karşı anlatı olarak konumlandırmaktadır. Bunun yerine, daha küçük, daha ifade gücü yüksek ve nedensel olarak farkında modeller aracılığıyla “daha akıllı tasarım” fikrini savunur.¹ Bu konumlandırma, ilerleyen bölümlerde yapılacak olan daha derinlemesine analiz için bir zemin hazırlamaktadır.

Bölüm 2: Biyolojik ve Matematiksel Temeller

2.1 Nörobilimsel İlham: C. elegans Sinir Sistemi

LNN’ler için birincil biyolojik ilham kaynağı, Caenorhabditis elegans adlı nematod solucanıdır.¹ Bu organizmanın zorlayıcı bir model olmasının nedeni, sadece 302 nörona sahip olmasına rağmen “beklenmedik derecede karmaşık dinamikler” sergilemesi ve çevresine uyum sağlamasıdır.¹ Araştırmanın odak noktası, bu biyolojik sistemin birebir bir haritasını çıkarmak yerine, verimlilik, dinamik iletişim ve kompakt bir ağdan karmaşık davranışların ortaya çıkması gibi ilkelerini kopyalamaktır.¹⁹ Araştırma, bu solucanın nöronlarının elektriksel uyarılar aracılığıyla nasıl aktive olduğunu ve iletişim kurduğunu modellemeyi amaçlamıştır.¹

Bu biyolojik model seçimi, LNN’lerin temel avantajlarına yol açan kilit mimari kararları doğrudan etkilemiştir. C. elegans‘ın verimliliği, “daha az ama daha zengin düğümler” tasarım felsefesini motive etmiştir. Solucanın çevresiyle sürekli etkileşimi, sürekli zamanlı adi diferansiyel denklemlerin (ADD) kullanılmasını teşvik etmiştir. Bu durum, biyolojik ilhamın yüzeysel olmadığını, aksine LNN’lerin verimlilik ve yorumlanabilirlik gibi temel özelliklerinin nedensel kökeni olduğunu göstermektedir. Daha az parametre ve ADD’lerle yönetilen daha yapılandırılmış, dinamik bir sistem, modelin karar verme sürecini incelemeyi kolaylaştırır ve bu da doğrudan yorumlanabilirliğin artırıldığı iddialarına yol açar.¹

2.2 Matematiksel Çekirdek: Nöral Adi Diferansiyel Denklemler (ADD) ile Dinamiklerin Modellenmesi

LNN’lerin matematiksel çerçevesi, onları Nöral Adi Diferansiyel Denklemlerin (Neural ODEs) bir evrimi olarak konumlandırır.¹¹ Bu yaklaşımın temel konsepti, bir sistemin gizli durumunun türevini tanımlamak için bir sinir ağı kullanmak ve böylece dinamiklerini sürekli zamanda modellemektir. Bu, matematiksel olarak şu şekilde ifade edilir: $ \frac{dx(t)}{dt} = f(x(t), I(t), t, \theta) $.⁷

Bu yaklaşımın faydaları arasında düzensiz aralıklarla örneklenmiş verileri işleme yeteneği, azaltılmış bellek maliyeti ve nedenselliği modellemek için doğal bir çerçeve sunması yer alır.²² Bu bölüm, bir sonraki bölümde LTC’lerin spesifik mimari detaylarını anlamak için gerekli olan matematiksel dili oluşturmaktadır.

2.3 Diskretden Sürekliye: Geleneksel RNN İlkelerinden Ayrılış

Geleneksel Tekrarlayan Sinir Ağlarının (RNN’ler), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU) dahil olmak üzere, diskret zaman adımlı işleme süreci ile LNN’lerin sürekli zamanlı modellemesi arasında net bir ayrım yapılmalıdır.⁷ Gerçek dünyadaki fiziksel süreçlerin akışkan doğasını yakalamada diskret modellerin sınırlılıkları, belirli alanlarda neden sürekli zamanlı bir yaklaşımın avantajlı olduğunu vurgulamaktadır.⁷ Bu bölüm, soyut matematiksel ADD kavramı ile belirli problem türleri için geleneksel tekrarlayan mimarilere göre pratik üstünlüğü arasındaki boşluğu doldurmaktadır.

Bölüm 3: Sıvı Zaman Sabitli (LTC) Ağların Mimarisi

3.1 LTC Nöronu: Yönetici Denklemler

Bu bölüm, akademik makalelerden türetilen LTC ağının temel matematiksel formülasyonunu sunmaktadır.²³ Merkezi denklem parçalara ayrılıp açıklanacaktır:

$$ \frac{dx(t)}{dt} = – \left[ \frac{1}{\tau} + f(x(t),I(t), t, \theta) \right] x(t)+ f(x(t),I(t), t, \theta)A $$

Bu denklemdeki her bir bileşen tanımlanacaktır: gizli durum x(t), girdi I(t), temel zaman sabiti τ, sinir ağı f ve sapma vektörü A. Bu formülasyon, LTC modelinin getirdiği yeni yapısal bileşenleri vurgulamak için daha basit Nöral ADD’lerle karşılaştırılacaktır. Bu denklem, bir nöronun durumunun zaman içindeki değişimini, hem kendi içsel bir “sönümleme” oranına (τ1​ terimiyle ilişkili) hem de mevcut durumuna ve dış girdilere bağlı olarak dinamik olarak değişen bir ağ fonksiyonuna (f) bağlı olarak modeller.

3.2 “Sıvı” Zaman Sabiti: Dinamik Uyum için bir Mekanizma

Sıvı zaman sabiti” (τsys​) kavramı, merkezi yenilik olarak açıklanacaktır. Bu, nöronların bağlantı güçlerini ve yanıt hızını anında değiştiren, girdiye bağlı bir terimdir. ² LTC’nin, ilk eğitim aşaması tamamlandıktan sonra bile temel denklemlerini yeni veri girdilerine sürekli olarak uyarlamasına olanak tanıyan şey bu mekanizmadır. ¹ Bu sabit, bir “ADD’nin hızını ve birleşme hassasiyetini” karakterize eder ve etkili bir şekilde her nörona kendi dinamik “saatini” verir. ¹²

3.3 Sistem Dinamikleri: Kararlılık, Sınırlılık ve İfade Gücü

LTC mimarisinin kritik bir özelliği, doğasında var olan kararlılıktır. LTC’lerin durumu ve zaman sabiti, kanıtlanabilir bir şekilde sonlu bir aralık içinde sınırlıdır.²² Bu özellik, diğer birçok tekrarlayan ve sürekli zamanlı mimariyi rahatsız eden patlayan gradyan (exploding gradient) sorununu önlediği için hayati önem taşır ve sürekli artan girdilerle bile sağlam davranış sağlar.²² LTC mimarisi, bu nedenle, yalnızca yeni bir mimari değil, aynı zamanda kararlılık odaklı, kısıtsız dinamikler yerine sağlamlığı önceliklendiren, sürekli zamanlı tekrarlayan modelin yeniden tasarlanmış bir halidir.

LNN’lerin “ifade gücü”, kompakt bir yapı ile incelikli zamansal dinamikleri temsil etme konusundaki yüksek kapasitelerini gösteren karmaşık gizli uzay yörüngeleri oluşturma yeteneklerine atıfta bulunularak tartışılacaktır.²³ Bu mimari, iyi bilinen tarihsel RNN başarısızlıklarına, yani kaybolan ve patlayan gradyan sorunlarına doğrudan mühendislik çözümleri olarak tasarlanmıştır. Geleneksel RNN’ler uzun diziler üzerinde kararsız gradyanlardan muzdaripken ²⁶, LTC mimarisi, sistemin durumunun süresiz olarak büyümemesini garanti eden sınırlı ağırlıklar ve sınırlı bir zaman sabiti sunar, böylece gradyan patlamasını tasarım gereği önler.²²

3.4 Uygulama ve Eğitim

LTC’leri uygulamanın pratik yönleri ele alınacaktır. Bu, ağın çıktısını hesaplamak için sayısal ADD çözücülerinin gerekliliğini içerir.²³ LTC ADD sistemindeki “katı” (stiff) denklemlerin zorluğu ve “birleşik” (fused) Euler çözücüsü gibi özel, verimli çözücülerin geliştirilmesi açıklanacaktır.²³

Eğitim süreci, Zaman İçinde Geri Yayılım (Backpropagation Through Time – BPTT) kullanılarak detaylandırılacak ve gradyanları hesaplamak için ağın zamansal durumlarını nasıl açtığı açıklanacaktır.²²

Bölüm 4: Sıvı Mimarilerin Evrimi

LTC’den CfC’ye ve Liquid-S4’e ilerleme, rastgele bir yörünge değil, son derece mantıklı ve pragmatik bir mühendislik yolculuğudur. Her yeni varyant, doğrudan selefinin belirli, iyi tanımlanmış bir zayıflığını ele alır. Bu evrimsel süreç, bir araştırma merakından yaşayabilir bir teknolojiye geçiş için temel bir kavramın (sıvı dinamikleri) belirlenip ardından pratik sınırlılıklarının (hız, bellek, ölçek) yinelemeli olarak çözüldüğü açık bir deseni ortaya koyar.

4.1 Hesaplama Darboğazlarını Ele Alma: Kapalı Formlu Sürekli Zamanlı (CfC) Ağlar

Bu bölüm, LTC’lerin gerektirdiği sayısal ADD çözücülerinin yüksek hesaplama maliyetini ele almak üzere tasarlanmış LNN’nin ilk büyük evrimi olan CfC ağını tanıtacaktır.⁵ CfC’ler, diferansiyel denklemi, sıvı ağların esneklik, nedensellik ve sağlamlık gibi arzu edilen özelliklerini korurken, büyüklük sıraları mertebesinde daha hızlı ve daha ölçeklenebilir olan bir “kapalı form yaklaşımı” ile değiştirir.⁵ Bu yenilik, LNN’leri özellikle kaynak kısıtlı cihazlarda gerçek dünya dağıtımı için daha pratik hale getirmiştir.¹⁰

4.2 Uzun Menzilli Bağımlılıklarla Mücadele: Sıvı Yapısal Durum-Uzay Modelleri (Liquid-S4)

Kaybolan gradyan sorunu nedeniyle LNN’lerin bilinen bir zayıflığı olan uzun menzilli bağımlılıkları modelleme zorluğu burada ele alınacaktır.²⁴ Liquid-S4, LNN ilkelerini, uzun dizilerdeki güçlü performansıyla bilinen bir mimari olan Yapısal Durum-Uzay Modelleri (S4) ile birleştiren bir hibrit model olarak sunulacaktır.¹⁴ Bu birleşme, her iki dünyanın en iyisini yakalamayı hedefler: LNN’lerin gerçek zamanlı adaptasyon yeteneği ve nedenselliği ile S4 modellerinin uzun süreli belleği ve verimliliği.

4.3 Ölçek Büyütme: Sıvı Temel Modellerinin (LFM) Ortaya Çıkışı

Bu bölüm, LNN teknolojisinin Liquid AI girişimi aracılığıyla ticarileştirilmesini ve ölçeklendirilmesini kapsayacaktır.¹ Sıvı Temel Modelleri (LFM’ler), Transformer tabanlı mimarilerin hakimiyetine meydan okuyan, LNN ilkeleri üzerine inşa edilmiş yeni nesil üretken yapay zeka modelleri olarak tanıtılacaktır.¹⁶ LFM’lerin verimlilik, daha küçük bellek ayak izleri ve uç cihazlara uygunluk üzerine odaklanması, büyük, bulut bağımlı modellere karşı belirgin bir pazar konumlandırması sergileyerek vurgulanacaktır.¹²

Bölüm 5: Karşılaştırmalı Mimari Analiz

5.1 LNN’ler ve LSTM/GRU’lar: Sürekli Zamanlı Dinamikler ve Kapılı Bellek Hücreleri

Bu bölümde mimari farklılıklar derinlemesine incelenecektir. LSTM’ler, bilgi akışını kontrol etmek için diskret zaman adımları ve açık kapı mekanizmaları (giriş, unutma, çıkış kapıları) kullanır.¹³ Buna karşılık LNN’ler, bilgiyi yönetmek için sürekli zamanlı ADD’ler ve örtük, dinamik bir zaman sabiti kullanır, bu da düzensiz aralıklarla gelen verileri daha doğal bir şekilde işlemelerine olanak tanır.²² Tartışma, LNN’lerin tasarım gereği gradyan patlamasına karşı bağışık olduğu, LSTM’lerin ise bu sorunu hafifletse de ortadan kaldırmadığı kararlılık konusunu da kapsayacaktır.²²

5.2 LNN’ler ve Transformer’lar: Nedensel Akış İşleme ve Paralel Dizi Modelleme

Bu bölüm, LNN’leri hakim Transformer mimarisiyle karşılaştıracaktır. Transformer’lar, tüm dizileri paralel olarak işlemek için öz-dikkat (self-attention) mekanizmasını kullanır, bu da onları büyük ölçekli, çevrimdışı görevler için inanılmaz derecede güçlü kılar, ancak hesaplama açısından pahalı ve gerçek zamanlı akış işlemeye daha az uygun hale getirir.²⁸ LNN’ler ise verileri sıralı ve nedensel olarak işler, bu da onları verilerin sürekli bir akış olarak geldiği gerçek zamanlı, düşük gecikmeli uygulamalar için doğası gereği daha verimli ve uygun kılar.¹⁹ Transformer’ların paralel işleme gücü ile LNN’lerin adaptif, nedensel verimliliği arasındaki denge, bu bölümün ana temasını oluşturacaktır.

5.3 Sıralı Mimarilerin Karşılaştırmalı Tablosu

Bu bölümde, okuyucuya bir bakışta net bir referans sağlamak amacıyla karşılaştırmayı özetleyen ayrıntılı bir tablo yer alacaktır. Bu tablo, yalnızca bir özet değil, aynı zamanda bir araştırmacının veya mühendisin belirli problem kısıtlamaları (örneğin, gerçek zamanlıya karşı çevrimdışı, küçük veriye karşı büyük veri, uç cihaza karşı bulut) için hangi mimarinin uygun olabileceğini hızla değerlendirmesine olanak tanıyan önemli bir analitik araçtır.

Tablo 1: Sıralı Mimarilerin Karşılaştırmalı Analizi

Bölüm 6: Dinamik ve Zaman Açısından Kritik Alanlardaki Uygulamalar

LNN’lerin benzersiz gücü, yalnızca herhangi bir zaman serisi görevi için değil, özellikle ortamın temel kurallarının zamanla değiştiği uygulamalarda ortaya çıkar. Bir dronun yaz ormanından kış ormanına uçması ⁴, otonom bir aracın aniden şiddetli yağmurla karşılaşması ¹ veya bir finans piyasasının ani bir kriz sırasında davranış değiştirmesi ² gibi senaryolar, bu “dinamik dinamikler” problemini örnekler. Bu tür durumlarda, LNN’ler statik modellere göre temel bir mimari avantaja sahiptir, çünkü iç dinamikleri sabit değildir ve veri üreten sürecin kendisindeki değişimlere uyum sağlayabilirler.

6.1 Otonom Sistemler: Dronlar ve Kendi Kendine Giden Araçlar

Bu alan, LNN’lerin otonom ajanları kontrol etmedeki başarılı uygulamasının detaylandırılacağı birincil odak noktası olacaktır. Örnekler arasında, daha önce görülmemiş ve karmaşık ortamlarda (ormanlar, kentsel manzaralar) gezinen ve yeniden eğitilmeden koşullardaki (yaz ve kış gibi) köklü değişikliklere uyum sağlayan dronlar yer alacaktır.⁴

LNN’lerin nedensel ilişkileri öğrenme yeteneği—dikkat dağıtıcı unsurları (manzara gibi) göz ardı ederken ilgili özelliklere (yol ufku gibi) odaklanma—vurgulanacaktır.⁴ Bir arabayı yönlendirmek için çok az sayıda (örneğin 19) LNN nöronunun kullanılması, verimliliklerinin en önemli örneklerinden biri olarak gösterilecektir.¹

6.2 Robotik

LNN’lerin robotikteki uygulaması, belirsiz ve değişen fiziksel ortamlarda sağlam karar vermeyi sağlama yeteneklerine odaklanılarak incelenecektir.¹² LNN’ler, biyolojik kontrol sistemlerini daha yakından taklit eden nöro-ilhamlı, sürekli zamanlı dinamikleri nedeniyle robotik için doğal bir uyum olarak sunulmaktadır.⁴ Endüstriyel robotlar, lojistik ve arama-kurtarma alanlarındaki potansiyel uygulamalar tartışılacaktır.⁴

6.3 Zaman Serisi Tahmini ve Analizi

Bu bölüm, LNN’lerin zaman serisi verilerini içeren herhangi bir göreve daha geniş uygulanabilirliğini kapsayacaktır.⁵ Belirli alanlar detaylandırılacaktır:

• Sağlık/Biyomedikal: EKG ve EEG gibi gerçek zamanlı sinyallerin analizi, zamanla değişen verilerden tıbbi teşhis ve Optik Koherens Tomografi (OCT) görüntülerinin analizi.¹
• Finans: Hava durumu tahmini, hisse senedi fiyatlandırması ve piyasa koşullarının statik olmadığı algoritmik ticaret.²
• Çevre Bilimi: Atmosfer kimyası ve trafik modellerinin tahmini.¹

6.4 Gelişen Sınırlar: Telekomünikasyon ve Uç Yapay Zeka

LNN’lerin yeni nesil (6G) kablosuz ağlardaki potansiyeli, dinamik ağ koşullarını yönetmek için sağlamlıklarından, yorumlanabilirliklerinden ve verimliliklerinden yararlanılarak tartışılacaktır.¹⁰ Uç Yapay Zeka (Edge AI) için uygunlukları, düşük hesaplama ve bellek gereksinimlerinin onları akıllı telefonlar, sensörler ve araçlar gibi cihazlarda dağıtım için ideal hale getirdiğini ve bulut bağımlılığı olmadan güçlü yapay zeka sağladığını vurgulayan yinelenen bir tema olacaktır.¹⁰

Bölüm 7: Eleştirel Değerlendirme ve Gelecek Yönelimler

LNN’lerin değerlendirilmesinde, MIT’nin resmi iletişim kanalları ve araştırmacı konuşmalarında kullanılan son derece iyimser ve çığır açan dil ¹ ile topluluk tartışmalarında bulunan daha şüpheci ve eleştirel ton ³³ arasında belirgin bir tezat bulunmaktadır. Bu tutarsızlık, sadece teknik liyakatle ilgili değil, aynı zamanda yapay zeka araştırmalarının sosyolojisi ve ekonomisiyle de ilgilidir. Büyük kurumsal yatırımlar ve geniş bir araç ve önceden eğitilmiş model ekosistemi tarafından desteklenen Transformer paradigması, muazzam bir atalete sahiptir. Ne kadar zarif olursa olsun yeni bir mimari, benimsenme için anıtsal bir yokuş yukarı savaşla karşı karşıyadır. Bu durum, LNN’lerin sınırlılıklarını sadece teknik sorunlar olarak değil, aynı zamanda tek ve güçlü bir paradigmanın hakim olduğu bir alanda ilgi mücadelesi olarak yeniden çerçeveler.

7.1 Avantajların Sentezi

Bu bölüm, araştırma materyalindeki iddiaları sentezleyerek LNN’lerin temel güçlü yönlerinin ayrıntılı bir özetini sunacaktır.

• Sağlamlık ve Genelleme: Dağıtım dışı (OOD) senaryolarda üstün performans ve gürültülü verilere karşı dayanıklılık.⁴
• Verimlilik ve Ölçeklenebilirlik: “Daha az ama daha zengin düğümler” felsefesi, daha küçük modellere, daha düşük hesaplama maliyetine ve uç bilişim için uygunluğa yol açar.¹
• Yorumlanabilirlik ve Nedensellik: Daha küçük boyut ve nedensel ilişkileri öğrenme yeteneği sayesinde “kara kutu” içine bakmak daha kolaydır.¹
• Sürekli Adaptasyon: Eğitim sonrası öğrenme ve uyum sağlama temel özelliği.¹

7.2 Kabul Edilen Sınırlılıklar ve Topluluk Eleştirisi

Bu bölüm, zorlukları ve eleştirileri bir araya getirerek önemli ve dengeli bir bakış açısı sunacaktır.

• Kaybolan Gradyan Sorunu: Patlayan gradyanlara karşı bağışıklığa rağmen, LNN’ler hala kaybolan gradyanlara karşı hassastır, bu da S4 mimarisi gibi modifikasyonlar olmadan çok uzun vadeli bağımlılıkları öğrenme yeteneklerini sınırlar.²⁴
• Eğitim ve Ayarlama Karmaşıklığı: ADD çözücü seçimi, düzenlileştirme parametreleri ve diğer hiperparametreler, LNN’leri ayarlamayı karmaşık, yinelemeli ve potansiyel olarak yavaş bir süreç haline getirir.²²
• Veri Tipi Kısıtlamaları: LNN’ler sürekli/sıralı veriler için uzmanlaşmıştır ve şu anda görüntü sınıflandırma gibi statik görevlerde özel mimarileri (CNN’ler gibi) geride bırakmamaktadır.¹²
• Sınırlı Benimseme ve Etki: Topluluğun bakış açısına eleştirel bir bakış. Olumlu basına rağmen, LNN’ler şimdiye kadar “alanda neredeyse hiç etki yaratmadı” ve Transformer’ların her yerde bulunurluğuna kıyasla çok az araştırmacı tarafından kullanılıyor.³³ Algı, LNN’lerin yerleşik modellere göre üstünlüğünün geniş bir standart kıyaslama yelpazesinde kesin olarak kanıtlanmamış niş bir mimari olduğu yönündedir.⁴¹

7.3 Araştırma Sınırı ve Benimseme Yolu

Bu bölüm, devam eden araştırmaları ve gelecek yönelimleri tartışacaktır. Bu, hibrit modeller (Liquid-S4 gibi) geliştirmeyi, eğitim yöntemlerini iyileştirmeyi ve metnin diskret doğası nedeniyle şu anda kullanımının zor olduğu doğal dil işleme gibi yeni alanlara uygulamaları genişletmeyi içerir.³³ Liquid AI girişiminin, teknolojinin ticari uygulamalardaki değerini kanıtlamada ve benimsenmeyi teşvik etmedeki rolü de dikkate alınacaktır.¹⁶

7.4 Sonuç: Nedensel ve Verimli Yapay Zekanın Potansiyeli

Rapor, LNN’lerin daha geniş yapay zeka manzarasındaki konumunu özetleyerek sona erecektir. Özellikle robotik ve otonom ajanlarda daha sağlam, verimli ve nedensel yapay zeka sistemlerinin geleceğini şekillendirme potansiyellerini yinelerken, Transformer mimarisinin hakimiyetine meydan okumada karşılaştıkları önemli engelleri de kabul edecektir. LNN’ler, yapay zekanın geleceği için tek bir yol olmadığını, biyolojik olarak daha akla yatkın ve kaynak açısından verimli yaklaşımların, özellikle dinamik ve öngörülemeyen dünyayla etkileşime giren sistemler için büyük vaatler taşıdığını göstermektedir.

Alıntılanan çalışmalar

1. “Liquid” machine-learning system adapts to changing conditions | MIT News, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://news.mit.edu/2021/machine-learning-adapts-0128
2. Exploring Liquid Time-Constant Networks: A Breakthrough in AI …, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://blog.dragonscale.ai/liquid-time-constant-networks/
3. Unlocking Innovation with Liquid Neural Networks – Viso Suite, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://viso.ai/deep-learning/what-are-liquid-neural-networks/
4. Drones navigate unseen environments with liquid neural networks – MIT CSAIL, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.csail.mit.edu/news/drones-navigate-unseen-environments-liquid-neural-networks
5. Solving brain dynamics gives rise to flexible machine-learning …, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://news.mit.edu/2022/solving-brain-dynamics-gives-rise-flexible-machine-learning-models-1115
6. Ramin Hasani: Liquid Neural Networks – TED Talks, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.ted.com/talks/ramin_hasani_liquid_neural_networks
7. Liquid Neural Networks – AI Weekly Report, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://weeklyreport.ai/briefings/liquid-neural-networks.pdf
8. Ramin Hasani – MIT CSAIL, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.csail.mit.edu/person/ramin-hasani
9. Ramin Hasani – Liquid AI, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.liquid.ai/team/ramin-hasani
10. (PDF) Liquid Neural Networks: Next-Generation AI for Telecom from …, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.researchgate.net/publication/390468371_Liquid_Neural_Networks_Next-Generation_AI_for_Telecom_from_First_Principles
11. Liquid Neural Networks: The Future of Adaptive Artificial Intelligence – هوش مصنوعی, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://deepfa.ir/en/blog/liquid-neural-networks-adaptive-ai
12. Liquid Neural Networks: The Next Leap in Adaptable AI – EM360Tech, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://em360tech.com/tech-articles/liquid-neural-networks-adaptable-ai
13. Robust flight navigation out of distribution with liquid neural networks | MIT, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://cap.csail.mit.edu/sites/default/files/research-pdfs/Robust%20flight%20navigation%20out%20of%20distribution%20with%20liquid%20neural%20networks.pdf
14. Ramin Hasani raminmh – GitHub, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://github.com/raminmh
15. [Literature Review] Liquid Neural Networks: Next-Generation AI for Telecom from First Principles – Moonlight | AI Colleague for Research Papers, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.themoonlight.io/en/review/liquid-neural-networks-next-generation-ai-for-telecom-from-first-principles
16. Liquid AI: Build efficient general-purpose AI at every scale., erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.liquid.ai/
17. Liquid Neural Networks | Ramin Hasani | TEDxMIT – YouTube, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=RI35E5ewBuI
18. ‪Ramin Hasani‬ – ‪Google Scholar‬, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://scholar.google.com/citations?user=YarJF3QAAAAJ&hl=en
19. Liquid neural networks: A neuro-inspired revolution in AI and Robotics – RoboticsBiz, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://roboticsbiz.com/liquid-neural-networks-a-neuro-inspired-revolution-in-ai-and-robotics/
20. Exploring Liquid Neural Networks on Loihi-2 – arXiv, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://arxiv.org/html/2407.20590v1
21. Liquid machine-learning: a type of neural network that learns on the job – Tech Explorist, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.techexplorist.com/liquid-machine-learning-type-neural-network-learns-job/37531/
22. Liquid Neural Nets (LNNs) – Medium, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://medium.com/@hession520/liquid-neural-nets-lnns-32ce1bfb045a
23. Liquid Time-constant Networks, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16936/16743
24. Liquid Neural Networks (LNN): A Guide | Built In, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://builtin.com/articles/liquid-neural-networks
25. [2006.04439] Liquid Time-constant Networks – arXiv, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://arxiv.org/abs/2006.04439
26. RNN vs LSTM vs GRU vs Transformers – GeeksforGeeks, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.geeksforgeeks.org/deep-learning/rnn-vs-lstm-vs-gru-vs-transformers/
27. CNN vs. RNN vs. LSTM vs. Transformer: A Comprehensive Comparison | by Emily Smith, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://medium.com/@smith.emily2584/cnn-vs-rnn-vs-lstm-vs-transformer-a-comprehensive-comparison-b0eb9fdad4ce
28. RNNs vs LSTM vs Transformers | SabrePC Blog, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.sabrepc.com/blog/deep-learning-and-ai/rnns-vs-lstm-vs-transformers
29. Panel Presentation: Liquid Neural Networks with Live Q&A – YouTube, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=HGLjOxQxcr0
30. Liquid Neural Networks – Kaggle, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.kaggle.com/code/newtonbaba12345/liquid-neural-networks
31. Liquid Neuronal Networks using Pytorch | by Andrea Rosales – Medium, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://medium.com/@andrea.rosales08/liquid-neuronal-networks-using-pytorch-0d0bef41d504
32. How Liquid AI Is Challenging Transformer-Based AI Models – The New Stack, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://thenewstack.io/how-liquid-ai-is-challenging-transformer-based-ai-models/
33. [D] Liquid Nets, Neural ODEs/PDEs, and Text-based Diffusion : r/MachineLearning – Reddit, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1bqw0yl/d_liquid_nets_neural_odespdes_and_textbased/
34. Why does the transformer do better than RNN and LSTM in long-range context dependencies? – Artificial Intelligence Stack Exchange, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://ai.stackexchange.com/questions/20075/why-does-the-transformer-do-better-than-rnn-and-lstm-in-long-range-context-depen
35. Types of Deep Neural Networks – MRI Questions, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://mriquestions.com/deep-network-types.html
36. Liquid Neural Networks – – SeaportAI, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://seaportai.com/2024/08/01/liquid-neural-networks/
37. The Impact of Liquid Neural Networks (LNNs) in the Medical Field | by Cody Zhang | Medium, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://medium.com/@codyzhang/the-impact-of-liquid-neural-networks-lnns-in-the-medical-field-90c22d571009
38. Generalized Framework for Liquid Neural Network upon Sequential and Non-Sequential Tasks – MDPI, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.mdpi.com/2227-7390/12/16/2525
39. HusseinJammal/Liquid-Neural-Networks-in-Stock-Market-Prediction – GitHub, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://github.com/HusseinJammal/Liquid-Neural-Networks-in-Stock-Market-Prediction
40. [Research] Why aren’t **Liquid Neural Networks** not prominent in AI research or practical applications as other neural network architectures? : r/MachineLearning – Reddit, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/18etkop/research_why_arent_liquid_neural_networks_not/
41. [R] Liquid Neural Networks, A New Idea That Allows AI To Learn Even After Training – Reddit, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/14yf98l/r_liquid_neural_networks_a_new_idea_that_allows/
42. [R] Liquid Neural Networks + Spiking Neural Networks. Thoughts? : r/MachineLearning – Reddit, erişim tarihi Ekim 31, 2025, https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1dr69f5/r_liquid_neural_networks_spiking_neural_networks/