ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס (RNNs): פּרידיקטיוו אַלגערידאַמז וואָס קענען אַנטיסאַפּייט מענטשלעך נאַטור

• וועגן דעם מחבר
• מחבר נאָמען

  קוואַנטומרון פאָרסייט
• דעצעמבער קסנומקס, קסנומקס

ינסייט קיצער

ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס (RNNs) זענען אַוואַנסירטע נעוראַל נעטוואָרקס טיילערד פֿאַר פּראַסעסינג סאַקווענטשאַל דאַטן, אַזאַ ווי אין נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און רעדע דערקענונג. זייער יינציק באַמערקונגען שלייף סטרוקטור אַלאַוז זיי צו געדענקען און נוצן פאַרגאַנגענהייט אַרייַנשרייַב פֿאַר מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן. RNNs זענען ווערסאַטאַל און דינען אין פאַרשידן אַפּלאַקיישאַנז ווי בילד דערקענונג, סענטימענט אַנאַליסיס, מאַרק פאָרשונג און סייבערסעקוריטי. זיי יקסעלז אין טאַסקס ווי מאַלוואַרע קלאַסאַפאַקיישאַן, ענכאַנסינג די יפעקטיוונאַס פון טשאַטבאָץ און ימפּרוווינג טעקסט-צו-רעדע סיסטעמען. RNNs זענען ינקריסינגלי וויטאַל אין געשעפט אַפּלאַקיישאַנז, סייבערסעקוריטי און ינטואַטיוו באַניצער צובינד מכשירים, מיט ברייטערער ימפּלאַקיישאַנז אין ענכאַנסינג שפּראַך איבערזעצונג, טשאַטבאָט פארשטאנד און דערקענונג טעקנאַלאַדזשיז.

ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס (RNNs) קאָנטעקסט

די ריקעראַנט נעוראַל נעץ איז אַ טיפּ פון קינסטלעך טיף לערנען נעוראַל נעץ קאַמפּאָוזד פון ינטערקאַנעקטיד נוראַנז דיזיינד צו פּראָצעס סאַקווענטשאַל דאַטן און דערקענען פּאַטערנז אין עס. ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס האָבן אַ באַמערקונגען שלייף, וואָס אַלאַוז זיי צו געדענקען אינפֿאָרמאַציע פון ​​פרייַערדיק ינפּוץ. דער מייַלע ינייבאַלז זיי צו מאַכן מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן, ווייַל זיי קענען ינקאָרפּערייט פאַרגאַנגענהייט דאַטן אין זייער חשבונות. די נעטוואָרקס זענען קאַמפּאָוזד פון דרייַ לייַערס: אַ אַרייַנשרייַב שיכטע, אַ פאַרבאָרגן שיכטע און אַ רעזולטאַט שיכטע. די פאַרבאָרגן שיכטע כּולל אַ צייַטווייַליק שלייף וואָס אַלאַוז די נעץ צו געדענקען די שטאַט פון די לעצטע נעוראָן און פאָרן די אינפֿאָרמאַציע אויף זיך אין דער "צוקונפט." דער פּראָצעס ינייבאַלז די נעץ צו לערנען פון פאַרגאַנגענהייט דאַטן צו פֿאַרשטיין צוקונפֿט דאַטן בעסער.

עס זענען דריי ערשטיק טייפּס פון RNNs: 

1. איין אַרייַנשרייַב צו קייפל אַוטפּוץ, 
2. עטלעכע ינפּוץ צו איין רעזולטאַט, און 
3. פילע ינפּוץ צו פילע אַוטפּוץ. 

יעדער טיפּ פון RNN איז געזונט פּאַסיק פֿאַר פאַרשידענע אַפּלאַקיישאַנז. פֿאַר בייַשפּיל, איין אַרייַנשרייַב צו קייפל אַוטפּוץ RNNs איז אָפט געניצט אין בילד דערקענונג. כוועראַז מיט עטלעכע ינפּוץ צו איין רעזולטאַט, RNNs זענען אָפט געניצט אין סענטימענט אַנאַליסיס. 

די צוויי קריטיש אַלגערידאַמז הינטער RNNs זענען באַקפּראָפּאַגיישאַן דורך צייט און לאַנג קורץ-טערמין זכּרון וניץ. באַקפּראָפּאַגאַטיאָן דורך צייט אַלאַוז די נעץ צו לערנען פון פרייַערדיק אינפֿאָרמאַציע. לאנג קורץ-טערמין זכּרון וניץ געבן די נעץ צו דערקענען פּאַטערנז וואָס נאָכגיין אַ ספּעציפיש סדר.

דיסראַפּטיוו פּראַל

ווייַל פון זיין אַוואַנסירטע פּרידיקטיוו פּאָטענציעל, RNN האט עטלעכע געשעפט אַפּלאַקיישאַנז. אין מאַרק פאָרשונג, ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס קענען פונאַנדערקלייַבן און פֿאַרשטיין קונה נאַטור און פּרעפֿערענצן, וואָס העלפּס פּלאַנירן עפעקטיוו פֿאַרקויף און פּראָדוקט סטראַטעגיעס. אין פּראָדוקט אַנאַליטיקס, סענטימענט אַנאַליסיס מאַנידזשיז און אַנאַליזעס קונה באַמערקונגען צו פֿאַרבעסערן די פּראָדוקט אָדער דינסט. דערווייַל, סענטימענט אַנאַליסיס העלפּס אַנטיסאַפּייט קונה באדערפענישן און עקספּעקטיישאַנז אין קונה שטיצן. אין באַזונדער, מער ינטואַטיוו און באַניצער-פרייַנדלעך טשאַטבאָץ זענען מעגלעך ווייַל פון NLP. פּראַסעסינג פון נאַטירלעך שפּראַך אַלאַוז די מכשירים צו דורכפירן קאַנווערסיישאַנאַל באַניצער צובינד (וי) טאַסקס וואָס פאַרבינדן וויסן באַזע און פּאָטענציעל ביכייוויעראַל סינעריאָוז. 

סייבערסעקוריטי איז אן אנדער געגנט ווו RNNs צושטעלן בענעפיץ. אין פאָרשונג געפירט דורך קאָמפּיוטער ענדזשאַנירז, עס איז געווען דיסקאַווערד אַז RNN איז מער עפעקטיוו אין אַנדרויד מאַלוואַרע קלאַסאַפאַקיישאַן און אינצידענט און שווינדל דיטעקשאַן ווי טראדיציאנעלן מאַשין לערנען מעטאַדאַלאַדזשיז. אַד שווינדל, ספּאַם דיטעקשאַן און באָט דיטעקשאַן זענען נאָך אַפּלאַקיישאַנז פון RNNs. אין די קאַסעס, די נעץ קענען ידענטיפיצירן סאַספּישאַס אָדער אַבנאָרמאַל נאַטור. NLP מכשירים קענען דערקענען גענעראַל פּאַטערנז אין אָטאַמייטיד אַלגערידאַמז און פאַרשפּאַרן ספּאַם אַרטיקלען. 

ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס קענען אויך זיין געניצט פֿאַר פאָרקאַסטינג פון לאַגער פּרייַז, וואָס אַנטיסאַפּייץ צוקונפֿט פּרייסיז באזירט אויף היסטארישע פאָרשטעלונג. די נעטוואָרקס זענען קריטיש צו געבן טעקסט-צו-רעדן דערקענונג. 

ימפּלאַקיישאַנז פון ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס (RNNs)

ברייטער ימפּלאַקיישאַנז פון ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס (RNNs) קען אַרייַננעמען: 

• סייבערסעקוריטי פירמס ינקריסינג זייער נוצן פון RNNs צו באַן זייער סיסטעמען צו דעטעקט פּראָסט מאַלוואַרע און ספּאַם אינהאַלט און הילף אין רידוסינג אָטאַמייטיד סייבעראַטאַקס.
• קאָמפּאַניעס ינקריסינג די נוצן פון טעקסט-צו-רעדע מאשינען / סיסטעמען וואָס קענען לייענען אינהאַלט אין אַ מער מענטש-ווי מאָדע.
• אַודיאָ רעקאָרדירונגען וואָס קענען זיין געשווינד איבערגעזעצט אין פאַרשידן שפּראַכן און דעוויסעס וואָס קענען דורכפירן איבערזעצונגען מער אַקיעראַטלי.
• ינטואַטיוו טשאַטבאָץ און ווירטואַל אַסיסטאַנץ ימפּרוווינג זייער פיייקייט צו פֿאַרשטיין מאטיוון און פאָרויסזאָגן פּרעפֿערענצן, למשל, קלוג היים יקאָוסיסטאַמז.
• ימפּרוווינג פאַסיאַל דערקענונג און אָפּטיש כאַראַקטער דערקענונג מכשירים. 

פראגעס צו באַמערקן אויף

• וואָס קען זיין אנדערע ניצט פון RNNs?
• מיט וואָס RNN-ענייבאַלד פֿעיִקייטן / טעקנאַלאַדזשיז האָבן איר ינטעראַקטיד? וואָס איז געווען די דערפאַרונג?