Повтарящи се невронни мрежи (RNN): Предсказващи алгоритми, които могат да предвидят човешкото поведение

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Декември 4, 2023

Резюме на прозрението

Повтарящите се невронни мрежи (RNN) са усъвършенствани невронни мрежи, пригодени за обработка на последователни данни, като обработка на естествен език и разпознаване на реч. Тяхната уникална структура на обратна връзка им позволява да запомнят и използват минал вход за по-точни прогнози. RNN са многофункционални, обслужващи различни приложения като разпознаване на изображения, анализ на настроението, пазарни проучвания и киберсигурност. Те превъзхождат задачи като класифициране на злонамерен софтуер, повишаване на ефективността на чатботовете и подобряване на системите за преобразуване на текст в говор. RNN са все по-жизненоважни в бизнес приложенията, киберсигурността и инструментите за интуитивен потребителски интерфейс, с по-широки последици за подобряване на езиковия превод, разбирането на чатботове и технологиите за разпознаване.

Контекст на повтарящи се невронни мрежи (RNNs).

Повтарящата се невронна мрежа е вид изкуствена невронна мрежа за дълбоко обучение, съставена от взаимосвързани неврони, предназначени да обработват последователни данни и да разпознават модели в тях. Повтарящите се невронни мрежи имат обратна връзка, която им позволява да запомнят информация от предишни входове. Това предимство им позволява да правят по-точни прогнози, тъй като могат да включат минали данни в своите изчисления. Тези мрежи са съставени от три слоя: входящ слой, скрит слой и изходен слой. Скритият слой съдържа времеви цикъл, който позволява на мрежата да запомни състоянието на последния неврон и да предаде тази информация на себе си в „бъдещето“. Този процес позволява на мрежата да се учи от минали данни, за да разбере по-добре бъдещите данни.

Има три основни типа RNN: 

1. един вход към множество изходи, 
2. няколко входа към един изход и 
3. много входове към много изходи. 

Всеки тип RNN е подходящ за различни приложения. Например, един вход към множество изходи RNN често се използва при разпознаване на изображения. Докато с няколко входа към един изход, RNN обикновено се използват в анализа на настроението. 

Двата критични алгоритъма зад RNN са обратно разпространение във времето и единици за дълга краткосрочна памет. Обратното разпространение във времето позволява на мрежата да се учи от предишна информация. Единиците с дълга краткосрочна памет позволяват на мрежата да разпознава модели, които следват определен ред.

Разрушително въздействие

Поради разширения си потенциал за прогнозиране, RNN има няколко бизнес приложения. При пазарни проучвания повтарящите се невронни мрежи могат да анализират и разбират поведението и предпочитанията на клиентите, което помага за планирането на ефективни маркетингови и продуктови стратегии. В продуктовия анализ анализът на настроението управлява и анализира обратната връзка с клиентите, за да подобри продукта или услугата. Междувременно анализът на настроението помага да се предвидят нуждите и очакванията на клиентите в поддръжката на клиенти. По-специално, по-интуитивните и лесни за използване чатботове са възможни благодарение на НЛП. Обработката на естествен език позволява на тези инструменти да изпълняват задачи за разговорен потребителски интерфейс (UI), които съчетават база от знания и потенциални поведенчески сценарии. 

Киберсигурността е друга област, в която RNN носят ползи. В изследване, проведено от компютърни инженери, беше открито, че RNN е по-ефективен при класифицирането на зловреден софтуер за Android и откриването на инциденти и измами, отколкото традиционните методологии за машинно обучение. Рекламни измами, откриване на спам и откриване на ботове са допълнителни приложения на RNN. В тези случаи мрежата може да идентифицира подозрително или необичайно поведение. NLP инструментите могат да разпознават общи модели в автоматизирани алгоритми и да блокират спам съобщения. 

Повтарящите се невронни мрежи могат също да се използват за прогнозиране на цените на акциите, което предвижда бъдещи цени въз основа на исторически резултати. Тези мрежи са от решаващо значение за активирането на разпознаването на текст към говор. 

Последици от повтарящи се невронни мрежи (RNN)

По-широките последици от повтарящите се невронни мрежи (RNN) могат да включват: 

• Фирмите за киберсигурност увеличават използването на RNN, за да обучат своите системи да откриват често срещан злонамерен софтуер и спам съдържание и да помогнат за намаляване на автоматизираните кибератаки.
• Компаниите увеличават използването на машини/системи за преобразуване на текст в говор, които могат да четат съдържание по по-човешки начин.
• Аудиозаписи, които могат бързо да бъдат преведени на различни езици и устройства, които могат да извършват преводи по-точно.
• Интуитивни чатботове и виртуални асистенти, подобряващи способността им да разбират мотивите и да предсказват предпочитания, напр. интелигентни домашни екосистеми.
• Подобряване на инструментите за лицево разпознаване и оптично разпознаване на знаци. 

Въпроси за коментар

• Какви могат да бъдат други приложения на RNN?
• С кои функции/технологии с активиран RNN сте взаимодействали? Какво беше изживяването?