Endurtekin tauganet (RNN): Forspár reiknirit sem geta gert ráð fyrir mannlegri hegðun

• Höfundur:
• Höfundur nafn

  Quantumrun Foresight
• Desember 4, 2023

Innsýn samantekt

Endurtekin taugakerfi (RNN) eru háþróuð tauganet sem eru sérsniðin til að vinna úr röð gagna, svo sem í náttúrulegri málvinnslu og talgreiningu. Einstök uppbygging endurgjafarlykkja þeirra gerir þeim kleift að muna og nýta fyrri inntak fyrir nákvæmari spár. RNN eru fjölhæf, þjóna í ýmsum forritum eins og myndgreiningu, tilfinningagreiningu, markaðsrannsóknum og netöryggi. Þeir skara fram úr í verkefnum eins og flokkun spilliforrita, auka virkni spjallbotna og bæta texta-í-tal kerfi. RNN eru sífellt mikilvægari í viðskiptaforritum, netöryggi og leiðandi notendaviðmótsverkfærum, með víðtækari þýðingum til að efla tungumálaþýðingu, skilning á spjallbotnum og auðkenningartækni.

Endurtekin tauganet (RNNs) samhengi

Endurtekið tauganet er tegund gervi djúpnáms tauganets sem samanstendur af samtengdum taugafrumum sem eru hannaðar til að vinna úr röð gagna og þekkja mynstur í þeim. Endurtekin tauganet eru með endurgjöfarlykkju, sem gerir þeim kleift að muna upplýsingar frá fyrri inntakum. Þessi kostur gerir þeim kleift að gera nákvæmari spár, þar sem þeir geta fellt fyrri gögn inn í útreikninga sína. Þessi net eru samsett úr þremur lögum: inntakslag, falið lag og úttakslag. Falda lagið inniheldur tímalykkju sem gerir netkerfinu kleift að muna ástand síðustu taugafrumu og miðla þeim upplýsingum til sjálfs sín í „framtíðinni“. Þetta ferli gerir netkerfinu kleift að læra af fyrri gögnum til að skilja framtíðargögn betur.

Það eru þrjár aðal gerðir af RNN: 

1. eitt inntak til margra útganga, 
2. nokkur inntak á einn útgang, og 
3. mörg inntak til margra útganga. 

Hver tegund af RNN hentar vel fyrir mismunandi forrit. Til dæmis er eitt inntak til margra útganga RNNs oft notað í myndgreiningu. Með nokkrum inntakum í eina framleiðslu eru RNN almennt notuð í viðhorfsgreiningu. 

Tvö mikilvæg reiknirit á bak við RNN eru bakútbreiðsla í gegnum tíma og langtíma skammtímaminniseiningar. Bakútbreiðsla í gegnum tímann gerir netkerfinu kleift að læra af fyrri upplýsingum. Langtímaminniseiningar gera netinu kleift að þekkja mynstur sem fylgja ákveðinni röð.

Truflandi áhrif

Vegna háþróaðrar spámöguleika hefur RNN nokkur viðskiptaforrit. Í markaðsrannsóknum geta endurteknar taugakerfi greint og skilið hegðun og óskir viðskiptavina, sem hjálpar til við að skipuleggja árangursríka markaðs- og vöruáætlanir. Í vörugreiningum stýrir og greinir tilfinningagreiningu endurgjöf viðskiptavina til að bæta vöruna eða þjónustuna. Á sama tíma hjálpar tilfinningagreiningu að sjá fyrir þarfir viðskiptavina og væntingar í þjónustuveri. Sérstaklega eru leiðandi og notendavænni spjallbotar mögulegir vegna NLP. Náttúruleg málvinnsla gerir þessum verkfærum kleift að framkvæma samtalsnotendaviðmót (UI) verkefni sem sameina þekkingargrunn og hugsanlegar hegðunarsviðsmyndir. 

Netöryggi er annað svið þar sem RNN skilar ávinningi. Í rannsóknum á vegum tölvuverkfræðinga kom í ljós að RNN er skilvirkara við flokkun Android spilliforrita og uppgötvun atvika og svika en hefðbundin vélanámsaðferðafræði. Auglýsingasvik, uppgötvun ruslpósts og uppgötvun lána eru viðbótarforrit RNN. Í þessum tilvikum getur netið greint grunsamlega eða óeðlilega hegðun. NLP verkfæri geta þekkt almenn mynstur í sjálfvirkum reikniritum og lokað fyrir ruslpóstskeyti. 

Einnig er hægt að nota endurtekið taugakerfi til að spá fyrir um hlutabréfaverð, sem gerir ráð fyrir framtíðarverði á grundvelli sögulegrar frammistöðu. Þessi net eru mikilvæg til að gera texta-í-tal auðkenningu kleift. 

Afleiðingar endurtekinna tauganeta (RNN)

Víðtækari afleiðingar endurtekinna tauganeta (RNN) geta falið í sér: 

• Netöryggisfyrirtæki auka notkun sína á RNN til að þjálfa kerfi sín í að greina algengt spilliforrit og ruslefni og aðstoða við að draga úr sjálfvirkum netárásum.
• Fyrirtæki auka notkun texta-í-tal véla/kerfa sem geta lesið efni á mannlegri hátt.
• Hljóðupptökur sem hægt er að þýða fljótt á ýmis tungumál og tæki sem geta framkvæmt þýðingar nákvæmari.
• Innsæi spjallbotar og sýndaraðstoðarmenn sem bæta getu sína til að skilja hvatir og spá fyrir um óskir, td vistkerfi snjallheima.
• Bæta andlitsþekkingu og sjónræn persónugreiningartæki. 

Spurningar til að tjá sig um

• Hver gæti verið önnur notkun RNN?
• Hvaða eiginleika/tækni sem RNN gerir kleift hefur þú átt samskipti við? Hvernig var upplifunin?