Рекурентни невронски мрежи (RNN): Предвидувачки алгоритми кои можат да го предвидат човечкото однесување

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Декември 4, 2023

Резиме на увид

Рекурентните невронски мрежи (RNN) се напредни невронски мрежи приспособени за обработка на секвенцијални податоци, како на пример при обработка на природни јазици и препознавање говор. Нивната единствена структура на јамката за повратни информации им овозможува да запомнат и да користат минато внесување за попрецизни предвидувања. RNN се разновидни, служат во различни апликации како што се препознавање слики, анализа на чувствата, истражување на пазарот и сајбер безбедност. Тие се одлични во задачи како класификација на малициозен софтвер, подобрување на ефективноста на чет-ботови и подобрување на системите за текст во говор. RNN се повеќе од витално значење во деловните апликации, сајбер безбедноста и интуитивните алатки за кориснички интерфејс, со пошироки импликации во подобрувањето на преводот на јазиците, разбирањето на четботите и технологиите за препознавање.

Контекс на рекурентни невронски мрежи (RNNs).

Рекурентната невронска мрежа е тип на вештачка невронска мрежа за длабоко учење составена од меѓусебно поврзани неврони дизајнирани да обработуваат секвенцијални податоци и да препознаваат шеми во нив. Рекурентните невронски мрежи имаат јамка за повратни информации, што им овозможува да запомнат информации од претходните влезови. Оваа предност им овозможува да прават попрецизни предвидувања, бидејќи можат да вклучат податоци од минатото во нивните пресметки. Овие мрежи се составени од три слоја: влезен слој, скриен слој и излезен слој. Скриениот слој содржи временска јамка која и овозможува на мрежата да ја запомни состојбата на последниот неврон и да ја пренесе таа информација на себе во „иднината“. Овој процес и овозможува на мрежата да учи од минатите податоци за подобро да ги разбере идните податоци.

Постојат три основни типа на RNN: 

1. еден влез на повеќе излези, 
2. неколку влезови на еден излез, и 
3. многу влезови до многу излези. 

Секој тип на RNN е добро прилагоден за различни апликации. На пример, еден влез во повеќе излези RNN често се користи при препознавање на слики. Додека со неколку влезови на еден излез, RNN најчесто се користат во анализата на чувствата. 

Двата критични алгоритми зад RNN се заднинско пропагирање низ времето и единиците за долгорочна краткорочна меморија. Заднинското ширење низ времето и овозможува на мрежата да учи од претходните информации. Единиците за долгорочна меморија и овозможуваат на мрежата да препознава шеми што следат одреден редослед.

Нарушувачко влијание

Поради својот напреден потенцијал за предвидување, RNN има неколку деловни апликации. Во истражувањето на пазарот, рекурентните невронски мрежи можат да го анализираат и разберат однесувањето и преференциите на клиентите, што помага да се планираат ефективни стратегии за маркетинг и производи. Во анализата на производите, анализата на чувствата управува и ги анализира повратните информации од клиентите за да го подобри производот или услугата. Во меѓувреме, анализата на чувствата помага да се предвидат потребите и очекувањата на клиентите во поддршката на клиентите. Посебно, поинтуитивните и попријателски чет-ботови се овозможени поради НЛП. Обработката на природен јазик им овозможува на овие алатки да извршуваат задачи за разговорен кориснички интерфејс (UI) кои комбинираат база на знаење и потенцијални сценарија за однесување. 

Сајбер-безбедноста е уште една област каде што RNN даваат придобивки. Во истражувањето спроведено од компјутерски инженери, беше откриено дека RNN е поефективен во класификацијата на малициозниот софтвер на Android и откривањето инциденти и измами од традиционалните методологии за машинско учење. Измама со реклами, откривање спам и откривање бот се дополнителни апликации на RNN. Во овие случаи, мрежата може да идентификува сомнително или ненормално однесување. Алатките НЛП можат да препознаат општи обрасци во автоматизираните алгоритми и да блокираат спам пораки. 

Рекурентните невронски мрежи може да се користат и за прогнозирање на цените на акциите, што ги предвидува идните цени врз основа на историските перформанси. Овие мрежи се клучни за овозможување на препознавање текст во говор. 

Импликации на рекурентни невронски мрежи (RNN)

Пошироките импликации на рекурентните невронски мрежи (RNN) може да вклучуваат: 

• Фирмите за сајбер безбедност ја зголемуваат употребата на RNN за да ги обучат своите системи за откривање вообичаени малициозен софтвер и спам содржина и помагаат во намалувањето на автоматизираните сајбер напади.
• Компании ја зголемуваат употребата на машини/системи за претворање текст во говор кои можат да читаат содржини на начин што повеќе наликува на човекот.
• Аудио снимки кои можат брзо да се преведат на различни јазици и уреди кои можат попрецизно да вршат преводи.
• Интуитивни чет-ботови и виртуелни асистенти кои ја подобруваат нивната способност да ги разберат мотивите и да предвидуваат преференции, на пр., екосистеми за паметни домови.
• Подобрување на алатките за препознавање лица и оптичко препознавање знаци. 

Прашања за коментирање

• Која може да биде друга употреба на RNN?
• Со кои функции/технологии овозможени RNN сте имале интеракција? Какво беше искуството?