Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN): Хүний зан төлөвийг урьдчилан таамаглах алгоритмууд

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• Арванхоёрдугаар сар 4, 2023

Үзэл баримтлалын хураангуй

Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) нь байгалийн хэл боловсруулах, яриа таних зэрэг дараалсан өгөгдлийг боловсруулахад зориулагдсан дэвшилтэт мэдрэлийн сүлжээ юм. Тэдний санал хүсэлтийн давталтын өвөрмөц бүтэц нь илүү нарийвчлалтай таамаглахад өнгөрсөн оролтыг санаж, ашиглах боломжийг олгодог. RNN нь олон талт бөгөөд дүрс таних, сэтгэл хөдлөлийн шинжилгээ, зах зээлийн судалгаа, кибер аюулгүй байдал зэрэг янз бүрийн програмуудад үйлчилдэг. Тэд хортой программыг ангилах, чатботуудын үр ашгийг дээшлүүлэх, текстээс ярианы системийг сайжруулах зэрэг ажлуудыг сайн гүйцэтгэдэг. RNN нь бизнесийн хэрэглээ, кибер аюулгүй байдал, хэрэглэгчийн интерфэйсийн хэрэгсэлд улам бүр чухал болж, хэлний орчуулга, чатбот ойлголт, таних технологийг сайжруулахад илүү өргөн нөлөө үзүүлдэг.

Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) контекст

Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ нь дараалсан өгөгдлийг боловсруулах, тэдгээрийн хэв маягийг таних зорилготой харилцан уялдаатай нейронуудаас бүрдэх хиймэл гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээ юм. Дахин давтагдах мэдрэлийн сүлжээнүүд нь өмнөх оролтын мэдээллийг санах боломжийг олгодог эргэх гогцоотой. Энэ давуу тал нь өнгөрсөн үеийн мэдээллийг тооцоололдоо тусгаж чаддаг тул илүү үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог. Эдгээр сүлжээнүүд нь оролтын давхарга, далд давхарга, гаралтын давхарга гэсэн гурван давхаргаас бүрдэнэ. Далд давхарга нь сүлжээг сүүлчийн нейроны төлөвийг санаж, "ирээдүйд" өөрт нь дамжуулах боломжийг олгодог түр зуурын гогцоо агуулдаг. Энэ үйл явц нь сүлжээг өнгөрсөн өгөгдлөөс суралцаж ирээдүйн өгөгдлийг илүү сайн ойлгох боломжийг олгодог.

RNN-ийн үндсэн гурван төрөл байдаг: 

1. олон гаралтад нэг оролт, 
2. нэг гаралтад хэд хэдэн оролт, мөн 
3. олон гаралтын олон оролт. 

RNN-ийн төрөл бүр нь өөр өөр хэрэглээнд тохиромжтой. Жишээлбэл, олон гаралтын RNN-д нэг оролтыг ихэвчлэн зураг танихад ашигладаг. Нэг гаралтад хэд хэдэн оролттой байдаг бол RNN-ийг мэдрэмжийн шинжилгээнд ихэвчлэн ашигладаг. 

RNN-ийн цаадах хоёр чухал алгоритм нь цаг хугацааны буцаалт ба урт богино хугацааны санах ойн нэгжүүд юм. Цаг хугацаагаар ухрах нь сүлжээнд өмнөх мэдээллээс суралцах боломжийг олгодог. Урт богино хугацааны санах ойн нэгжүүд нь сүлжээнд тодорхой дарааллыг дагаж мөрддөг хэв маягийг таних боломжийг олгодог.

Сөрөг нөлөө

Урьдчилан таамаглах дэвшилтэт чадамжтай учраас RNN нь хэд хэдэн бизнесийн програмуудтай. Зах зээлийн судалгаанд давтагдах мэдрэлийн сүлжээ нь хэрэглэгчийн зан төлөв, сонголтод дүн шинжилгээ хийж, ойлгож чаддаг бөгөөд энэ нь маркетинг, бүтээгдэхүүний үр дүнтэй стратегийг төлөвлөхөд тусалдаг. Бүтээгдэхүүний аналитикийн хувьд мэдрэмжийн шинжилгээ нь бүтээгдэхүүн, үйлчилгээг сайжруулахын тулд хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг удирдаж, дүн шинжилгээ хийдэг. Үүний зэрэгцээ мэдрэмжийн шинжилгээ нь хэрэглэгчийн дэмжлэгт хэрэглэгчийн хэрэгцээ, хүлээлтийг урьдчилан таамаглахад тусалдаг. Ялангуяа NLP-ийн ачаар илүү ойлгомжтой, хэрэглэгчдэд ээлтэй чатботууд боломжтой болсон. Байгалийн хэлний боловсруулалт нь эдгээр хэрэгслүүдэд мэдлэгийн сан болон зан үйлийн боломжит хувилбаруудыг хослуулсан харилцан ярианы хэрэглэгчийн интерфэйсийн (UI) даалгавруудыг гүйцэтгэх боломжийг олгодог. 

RNN нь ашиг тусаа өгдөг өөр нэг салбар бол кибер аюулгүй байдал юм. Компьютерийн инженерүүдийн хийсэн судалгаагаар RNN нь уламжлалт машин сургалтын арга зүйг бодвол Android-д хортой программ хангамжийн ангилал, осол, залилан илрүүлэхэд илүү үр дүнтэй болохыг олж мэдсэн. Зар сурталчилгааны залилан, спам илрүүлэх, робот илрүүлэх зэрэг нь RNN-ийн нэмэлт хэрэглээ юм. Эдгээр тохиолдолд сүлжээ нь сэжигтэй эсвэл хэвийн бус үйлдлийг тодорхойлох боломжтой. NLP хэрэгслүүд нь автомат алгоритмуудын ерөнхий хэв маягийг таньж, спам мессежийг блоклох боломжтой. 

Тогтмол мэдрэлийн сүлжээг хувьцааны үнийг урьдчилан таамаглахад ашиглаж болох бөгөөд энэ нь түүхэн гүйцэтгэлд тулгуурлан ирээдүйн үнийг урьдчилан таамаглах болно. Эдгээр сүлжээнүүд нь текстээс яриа таних боломжийг олгоход чухал үүрэгтэй. 

Давтагдах мэдрэлийн сүлжээний үр дагавар (RNN)

Давтагдах мэдрэлийн сүлжээний (RNN) илүү өргөн хүрээний үр дагавар нь дараахь зүйлийг агуулж болно. 

• Кибер аюулгүй байдлын фирмүүд нийтлэг хортой программ хангамж, спам агуулгыг илрүүлэх системээ сургаж, автомат кибер халдлагыг бууруулахад туслах зорилгоор RNN-ийн хэрэглээгээ нэмэгдүүлж байна.
• Компаниуд агуулгыг хүн шиг унших боломжтой текстээс ярианы машин/системийн хэрэглээг нэмэгдүүлж байна.
• Төрөл бүрийн хэл рүү хурдан орчуулах боломжтой аудио бичлэг, орчуулгыг илүү нарийвчлалтай хийх төхөөрөмж.
• Ухаалаг гэрийн экосистем гэх мэт сэдлийг ойлгох, сонголтоо урьдчилан таамаглах чадварыг сайжруулдаг зөн совинтой чатботууд болон виртуал туслахууд.
• Нүүр царай таних болон оптик тэмдэгт таних хэрэгслийг сайжруулах. 

Сэтгэгдэл бичих асуултууд

• RNN-ийн өөр хэрэглээ юу байж болох вэ?
• Та RNN-ийг идэвхжүүлсэн ямар онцлог/технологитой харилцаж байсан бэ? Ямар туршлага байсан бэ?