Қайталанатын нейрондық желілер (RNN): адамның мінез-құлқын болжай алатын болжамды алгоритмдер

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Қыркүйек 16, 2022

Түсінікті қорытынды

Қайталанатын нейрондық желілер (RNN) бірегей кері байланыс құрылымының арқасында тілді өңдеу және сөйлеуді тану сияқты тапсырмаларды орындай отырып, дәйекті деректерді өңдейді. Олар әртүрлі түрлерде келеді, олардың әрқайсысы кескінді тану немесе көңіл-күйді талдау сияқты арнайы қолданбаларға сәйкес келеді және бұрынғы деректерден үйренуге мүмкіндік беретін алгоритмдермен жұмыс істейді. RNNs нарықты зерттеу, киберқауіпсіздік және пайдаланушы интерфейсін әзірлеу сияқты салаларға айтарлықтай әсер етеді, бұл әртүрлі қолданбаларда жақсартылған болжамды дәлдік пен үлгіні тануды ұсынады.

Қайталанатын нейрондық желілер (RNN) контексі

Қайталанатын нейрондық желілер – жүйелі деректерді өңдеу үшін арнайы жасалған жасанды нейрондық желінің бір түрі. Бұл талдау табиғи тілді өңдеуді (NLP), сөйлеуді тану және машиналық аударманы қамтуы мүмкін. RNN тізбекті деректерді өңдеуге және ондағы заңдылықтарды тануға арналған өзара байланысты нейрондардан тұрады.

RNN-де кері байланыс циклі бар, ол алдыңғы кірістерден ақпаратты есте сақтауға мүмкіндік береді. Бұл артықшылық оларға дәлірек болжау жасауға мүмкіндік береді, өйткені олар бұрынғы деректерді өз есептеулеріне қоса алады. Бұл желілер үш қабаттан тұрады: кіріс, жасырын және шығыс қабат. Жасырын қабатта желіге соңғы нейронның күйін есте сақтауға және бұл ақпаратты «болашақта» өзіне беруге мүмкіндік беретін уақытша цикл бар. Бұл процесс желіге болашақ деректерді жақсырақ түсіну үшін өткен деректерден үйренуге мүмкіндік береді.

RNN үш негізгі түрі бар: 

1. бірнеше шығысқа бір кіріс, 
2. бір шығысқа бірнеше кірістер және 
3. көптеген шығыстарға көптеген кірістер. 

RNN әр түрі әртүрлі қолданбалар үшін өте қолайлы. Мысалы, бірнеше шығыс RNN үшін бір кіріс кескінді тану үшін жиі пайдаланылады. Бір шығысқа бірнеше кіріс болған кезде, RNN әдетте сезімді талдауда қолданылады. 

RNN артындағы екі маңызды алгоритм уақыт бойынша кері таралу және ұзақ қысқа мерзімді жад бірліктері болып табылады. Уақыт бойынша кері таралу желіге алдыңғы ақпараттан үйренуге мүмкіндік береді. Ұзақ қысқа мерзімді жад бірліктері желіге белгілі бір ретпен орындалатын үлгілерді тануға мүмкіндік береді.

Деструктивті әсер

Жетілдірілген болжамдық әлеуетінің арқасында RNN бірнеше іскери қолданбаларға ие. Нарықты зерттеуде қайталанатын нейрондық желілер тұтынушылардың мінез-құлқы мен қалауларын талдап, түсіне алады, бұл тиімді маркетинг пен өнім стратегияларын жоспарлауға көмектеседі. Өнім талдауында көңіл-күй талдауы өнімді немесе қызметті жақсарту үшін тұтынушылардың пікірлерін басқарады және талдайды.

Сонымен қатар, көңіл-күйді талдау тұтынушыларға қолдау көрсетуде тұтынушылардың қажеттіліктері мен күтулерін болжауға көмектеседі. Атап айтқанда, интуитивті және пайдаланушыға ыңғайлы чат-боттар NLP арқасында мүмкін болды. Табиғи тілді өңдеу бұл құралдарға білім қоры мен ықтимал мінез-құлық сценарийлерін біріктіретін сөйлесу пайдаланушы интерфейсі (UI) тапсырмаларын орындауға мүмкіндік береді. 

Киберқауіпсіздік - RNN пайда әкелетін тағы бір сала. Компьютерлік инженерлер жүргізген зерттеулерде RNN Android зиянды бағдарламаларын жіктеуде және инциденттер мен алаяқтықтарды анықтауда дәстүрлі машиналық оқыту әдістемелеріне қарағанда тиімдірек екені анықталды. Жарнамалық алаяқтық, спамды анықтау және боттарды анықтау - RNN қосымша қолданбалары. Мұндай жағдайларда желі күдікті немесе қалыптан тыс әрекетті анықтай алады. NLP құралдары автоматтандырылған алгоритмдердегі жалпы үлгілерді тани алады және спам хабарламаларын блоктай алады. 

Қайталанатын нейрондық желілердің салдары (RNN)

Қайталанатын нейрондық желілердің (RNN) кеңірек әсерлері мыналарды қамтуы мүмкін: 

• Киберқауіпсіздік фирмалары өз жүйелерін жалпы зиянды бағдарламалар мен спам мазмұнын анықтауға үйрету және автоматтандырылған кибершабуылдарды азайтуға көмектесу үшін RNN қолдануын арттыруда.
• Мазмұнды адамға ұқсас етіп оқи алатын мәтінді дыбысқа шығару машиналарын/жүйелерін пайдалануды арттыратын компаниялар.
• Түрлі тілдерге жылдам аударуға болатын аудио жазбалар және аудармаларды дәлірек орындай алатын құрылғылар.
• Интуитивті чат-боттар мен виртуалды көмекшілер мотивтерді түсіну және таңдауларды болжау қабілетін жақсартады, мысалы, смарт үй экожүйелері.
• Жақсартылған бет тану және оптикалық таңбаларды тану құралдары. 
• RNN акциялар бағасын болжау үшін пайдаланылады, ол тарихи өнімділікке негізделген болашақ бағаларды болжайды.

Қарастырылатын сұрақтар

• RNN басқа қандай пайдаланулар болуы мүмкін?
• RNN қосылған қандай мүмкіндіктермен/технологиялармен әрекеттестіңіз? Тәжірибе қандай болды?