Повторювані нейронні мережі (RNN): прогнозні алгоритми, які можуть передбачати поведінку людини

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• 4 Грудня, 2023

Короткий огляд

Повторювані нейронні мережі (RNN) — це вдосконалені нейронні мережі, призначені для обробки послідовних даних, наприклад, для обробки природної мови та розпізнавання мовлення. Їхня унікальна структура циклу зворотного зв’язку дозволяє їм запам’ятовувати та використовувати попередні вхідні дані для більш точних прогнозів. Мережі RNN є універсальними, вони використовуються в різних програмах, таких як розпізнавання зображень, аналіз настроїв, дослідження ринку та кібербезпека. Вони відмінно справляються з такими завданнями, як класифікація зловмисного програмного забезпечення, підвищення ефективності чат-ботів і вдосконалення систем синтезу мовлення. Мережі RNN стають все більш важливими для бізнес-додатків, кібербезпеки та інтуїтивно зрозумілих інструментів інтерфейсу користувача, що має ширший вплив на вдосконалення мовного перекладу, розуміння чат-ботів і технологій розпізнавання.

Контекст рекурентних нейронних мереж (RNN).

Рекурентна нейронна мережа — це тип нейронної мережі штучного глибокого навчання, що складається із взаємопов’язаних нейронів, призначених для обробки послідовних даних і розпізнавання в них шаблонів. Повторювані нейронні мережі мають цикл зворотного зв’язку, який дозволяє їм запам’ятовувати інформацію з попередніх вхідних даних. Ця перевага дозволяє їм робити точніші прогнози, оскільки вони можуть включати минулі дані у свої розрахунки. Ці мережі складаються з трьох рівнів: вхідного, прихованого та вихідного. Прихований рівень містить часову петлю, яка дозволяє мережі запам’ятовувати стан останнього нейрона та передавати цю інформацію собі в «майбутньому». Цей процес дозволяє мережі вчитися на минулих даних, щоб краще розуміти майбутні дані.

Є три основні типи RNN: 

1. один вхід на кілька виходів, 
2. кілька входів на один вихід, і 
3. від багатьох входів до багатьох виходів. 

Кожен тип RNN добре підходить для різних застосувань. Наприклад, один вхід до кількох виходів RNN часто використовується для розпізнавання зображень. Тоді як з кількома входами на один вихід, RNN зазвичай використовуються в аналізі настроїв. 

Двома критичними алгоритмами, що лежать в основі RNN, є зворотне розповсюдження в часі та блоки довготривалої короткочасної пам’яті. Зворотне поширення в часі дозволяє мережі навчатися на основі попередньої інформації. Одиниці довготривалої короткочасної пам’яті дозволяють мережі розпізнавати шаблони, які дотримуються певного порядку.

Руйнівний вплив

Завдяки розширеному прогнозному потенціалу RNN має кілька бізнес-застосувань. У дослідженні ринку рекурентні нейронні мережі можуть аналізувати та розуміти поведінку та переваги клієнтів, що допомагає планувати ефективні маркетингові та продуктові стратегії. У аналітиці продуктів аналіз настроїв керує та аналізує відгуки клієнтів, щоб покращити продукт або послугу. У той же час аналіз настроїв допомагає передбачити потреби та очікування клієнтів у службі підтримки клієнтів. Зокрема, завдяки НЛП стали можливими більш інтуїтивно зрозумілі та зручні чат-боти. Обробка природної мови дозволяє цим інструментам виконувати завдання розмовного інтерфейсу користувача (UI), які поєднують базу знань і потенційні сценарії поведінки. 

Кібербезпека є ще однією сферою, де RNN приносять переваги. У дослідженні, проведеному комп’ютерними інженерами, було виявлено, що RNN є більш ефективним у класифікації зловмисного програмного забезпечення Android, виявленні інцидентів і шахрайства, ніж традиційні методології машинного навчання. Шахрайство з рекламою, виявлення спаму та виявлення ботів є додатковими застосуваннями RNN. У цих випадках мережа може ідентифікувати підозрілу або ненормальну поведінку. Інструменти NLP можуть розпізнавати загальні шаблони в автоматизованих алгоритмах і блокувати спам-повідомлення. 

Повторювані нейронні мережі також можна використовувати для прогнозування курсу акцій, яке передбачає майбутні ціни на основі історичних показників. Ці мережі мають вирішальне значення для забезпечення розпізнавання тексту в мову. 

Наслідки рекурентних нейронних мереж (RNN)

Більш широкі наслідки рекурентних нейронних мереж (RNN) можуть включати: 

• Компанії з кібербезпеки збільшують використання мереж RNN, щоб навчати свої системи виявляти зловмисне програмне забезпечення та вміст спаму та допомагати зменшувати автоматизовані кібератаки.
• Компанії розширюють використання машин/систем синтезу мовлення з тексту, які можуть читати вміст більш схожим на людину способом.
• Аудіозаписи, які можна швидко перекласти на різні мови, і пристрої, які можуть виконувати переклад точніше.
• Інтуїтивно зрозумілі чат-боти та віртуальні помічники покращують їхню здатність розуміти мотиви та передбачати вподобання, наприклад, екосистеми розумного будинку.
• Покращення інструментів розпізнавання обличчя та оптичного розпізнавання символів. 

Питання для коментарів

• Яке інше використання RNN?
• З якими функціями/технологіями з підтримкою RNN ви взаємодіяли? Яким був досвід?