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

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• Есдүгээр сарын 16, 2022

Үзэл баримтлалын хураангуй

Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) нь санал хүсэлтийн давталтын өвөрмөц бүтцийн ачаар хэл боловсруулах, яриа таних гэх мэт даалгавруудыг гүйцэтгэхдээ дараалсан өгөгдлийг зохицуулдаг. Эдгээр нь янз бүрийн төрлөөр ирдэг бөгөөд тус бүр нь зураг таних эсвэл мэдрэмжийн шинжилгээ зэрэг тодорхой хэрэглээнд тохирсон бөгөөд өмнөх өгөгдлөөс суралцах боломжийг олгодог алгоритмуудаар тэжээгддэг. RNN нь зах зээлийн судалгаа, кибер аюулгүй байдал, хэрэглэгчийн интерфэйсийн хөгжүүлэлт зэрэг салбарт ихээхэн нөлөөлж, төрөл бүрийн программуудад илүү сайн таамаглах нарийвчлал, хэв маягийг таних боломжийг олгодог.

Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) контекст

Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ нь дараалсан өгөгдөлтэй ажиллахад зориулагдсан хиймэл мэдрэлийн сүлжээний нэг төрөл юм. Энэхүү шинжилгээнд байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP), яриа таних, машин орчуулга зэрэг багтаж болно. RNN нь дараалсан өгөгдлийг боловсруулах, тэдгээрийн хэв маягийг таних зориулалттай харилцан уялдаатай мэдрэлийн эсүүдээс бүрддэг.

RNN нь санал хүсэлтийн гогцоотой бөгөөд энэ нь өмнөх оролтын мэдээллийг санах боломжийг олгодог. 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. 

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.
• Сайжруулсан царай таних болон оптик тэмдэгт таних хэрэгсэл. 
• RNN-ийг хувьцааны үнийг урьдчилан таамаглахад ашиглаж байгаа бөгөөд энэ нь түүхэн гүйцэтгэл дээр үндэслэн ирээдүйн үнийг таамаглаж байна.

Анхаарах асуултууд

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