Перыядычныя нейронавыя сеткі (RNN): прагнастычныя алгарытмы, якія могуць прадбачыць паводзіны чалавека

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Снежань 4, 2023

Кароткі агляд

Рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN) - гэта ўдасканаленыя нейронавыя сеткі, прызначаныя для апрацоўкі паслядоўных даных, напрыклад, пры апрацоўцы натуральнай мовы і распазнаванні маўлення. Іх унікальная структура зваротнай сувязі дазваляе ім запамінаць і выкарыстоўваць мінулыя ўводы для больш дакладных прагнозаў. Сеткі RNN з'яўляюцца ўніверсальнымі і служаць у розных праграмах, такіх як распазнаванне вобразаў, аналіз настрояў, даследаванне рынку і кібербяспека. Яны выдатна спраўляюцца з такімі задачамі, як класіфікацыя шкоднасных праграм, павышэнне эфектыўнасці чат-ботаў і паляпшэнне сістэм пераўтварэння тэксту ў маўленне. Сеткі RNN становяцца ўсё больш важнымі ў бізнес-прыкладаннях, кібербяспецы і інтуітыўна зразумелых інструментах карыстальніцкага інтэрфейсу з больш шырокімі наступствамі для паляпшэння моўнага перакладу, разумення чат-ботаў і тэхналогій распазнавання.

Кантэкст перыядычных нейронавых сетак (RNN).

Рэкурэнтная нейронная сетка - гэта тып нейронавай сеткі штучнага глыбокага навучання, якая складаецца з узаемазвязаных нейронаў, прызначаных для апрацоўкі паслядоўных даных і распазнавання ў іх шаблонаў. Рэкурэнтныя нейронавыя сеткі маюць зваротную сувязь, якая дазваляе ім запамінаць інфармацыю з папярэдніх уваходных дадзеных. Гэта перавага дазваляе ім рабіць больш дакладныя прагнозы, паколькі яны могуць уключаць мінулыя дадзеныя ў свае разлікі. Гэтыя сеткі складаюцца з трох узроўняў: уваходнага, схаванага і выхаднога. Схаваны ўзровень змяшчае часовую пятлю, якая дазваляе сетцы запамінаць стан апошняга нейрона і перадаваць гэтую інфармацыю сабе ў «будучыні». Гэты працэс дазваляе сетцы вучыцца на мінулых дадзеных, каб лепш разумець будучыя дадзеныя.

Ёсць тры асноўных тыпу RNN: 

1. адзін уваход на некалькі выхадаў, 
2. некалькі ўваходаў на адзін выхад, і 
3. шмат уваходаў для многіх выхадаў. 

Кожны тып RNN добра падыходзіць для розных прыкладанняў. Напрыклад, адзін уваход да некалькіх выхадаў RNN часта выкарыстоўваецца пры распазнаванні малюнкаў. У той час як з некалькімі ўваходамі на адзін выхад, RNN звычайна выкарыстоўваюцца ў аналізе настрояў. 

Два важныя алгарытмы, якія ляжаць у аснове RNN, - гэта зваротнае распаўсюджванне ў часе і доўгая кароткачасовая памяць. Зваротнае распаўсюджванне ў часе дазваляе сетцы вучыцца на папярэдняй інфармацыі. Доўгія блокі кароткачасовай памяці дазваляюць сетцы распазнаваць шаблоны, якія ідуць у пэўным парадку.

Разбуральнае ўздзеянне

З-за свайго пашыранага патэнцыялу прагназавання RNN мае некалькі бізнес-прыкладанняў. У даследаванні рынку перыядычныя нейронавыя сеткі могуць аналізаваць і разумець паводзіны і перавагі кліентаў, што дапамагае планаваць эфектыўныя маркетынгавыя і прадуктовыя стратэгіі. У аналітыцы прадукту аналіз настрояў кіруе і аналізуе водгукі кліентаў, каб палепшыць прадукт ці паслугу. У той жа час аналіз настрояў дапамагае прадбачыць патрэбы і чаканні кліентаў у падтрымцы кліентаў. У прыватнасці, дзякуючы НЛП сталі магчымымі больш інтуітыўна зразумелыя і зручныя чат-боты. Апрацоўка натуральнай мовы дазваляе гэтым інструментам выконваць задачы гутарковага карыстальніцкага інтэрфейсу (UI), якія аб'ядноўваюць базу ведаў і патэнцыйныя сцэнарыі паводзін. 

Кібербяспека - яшчэ адна сфера, дзе RNN прыносяць карысць. У даследаванні, праведзеным камп'ютэрнымі інжынерамі, было выяўлена, што RNN больш эфектыўны ў класіфікацыі шкоднасных праграм Android і выяўленні інцыдэнтаў і махлярства, чым традыцыйныя метадалогіі машыннага навучання. Махлярства з рэкламай, выяўленне спаму і выяўленне ботаў - дадатковыя прымяненні RNN. У гэтых выпадках сетка можа вызначыць падазроныя або ненармальныя паводзіны. Інструменты NLP могуць распазнаваць агульныя заканамернасці ў аўтаматычных алгарытмах і блакаваць спам-паведамленні. 

Рэкурэнтныя нейронавыя сеткі таксама можна выкарыстоўваць для прагназавання коштаў на акцыі, якія прадугледжваюць будучыя цэны на аснове гістарычных паказчыкаў. Гэтыя сеткі вельмі важныя для ўключэння распазнавання тэксту ў маўленне. 

Наступствы перыядычных нейронавых сетак (RNN)

Больш шырокія наступствы перыядычных нейронавых сетак (RNN) могуць уключаць: 

• Фірмы па кібербяспецы павялічваюць выкарыстанне RNN для навучання сваіх сістэм выяўленню звычайнага шкоднаснага праграмнага забеспячэння і змесціва спаму і дапамогі ў скарачэнні аўтаматызаваных кібератак.
• Кампаніі пашыраюць выкарыстанне машын/сістэм пераўтварэння тэксту ў маўленне, якія могуць чытаць змесціва больш падобным да чалавека спосабам.
• Аўдыязапісы, якія можна хутка перакласці на розныя мовы, і прылады, якія могуць выконваць пераклады больш дакладна.
• Інтуітыўна зразумелыя чат-боты і віртуальныя памочнікі паляпшаюць іх здольнасць разумець матывы і прадказваць перавагі, напрыклад, экасістэмы разумнага дома.
• Паляпшэнне інструментаў распазнання твараў і аптычнага распазнавання сімвалаў. 

Пытанні для каментавання

• Якія іншыя варыянты выкарыстання RNN?
• З якімі функцыямі/тэхналогіямі з падтрымкай RNN вы ўзаемадзейнічалі? Які быў вопыт?