Майоров Д.В.
Майоров Дмитрий Вадимович – ведущий фронтенд разработчик,
компания 10up,
г. Торонто, Канада
Аннотация: в статье рассматривается применение глубокого обучения в предиктивном вводе. Предиктивный ввод, давно зарекомендовавший себя как инструмент для ускорения и упрощения текстового ввода, находит новые горизонты благодаря интеграции с технологиями глубокого обучения. Статья начинается с введения в основные концепции предиктивного ввода и глубокого обучения, а затем углубляется в исторический контекст развития этих технологий. Основное внимание уделяется роли рекуррентных нейронных сетей, в частности LSTM, в современных системах предсказания текста. Также обсуждаются вопросы сбора и обработки данных для обучения, практического применения и достижений в этой области. Отдельное внимание уделено вопросам безопасности и конфиденциальности, связанным с использованием личных данных пользователей. В заключении представлены текущие тренды и возможные направления будущего развития применения глубокого обучения в предиктивном вводе.
Ключевые слова: глубокое обучение, предиктивный ввод, нейронные сети, рекуррентные нейронные сети (RNN), LSTM (долгосрочная память краткосрочного действия), текстовый ввод, функция потерь, переобучение, данные для обучения, препроцессинг данных, безопасность данных, конфиденциальность, пользовательский опыт, тренировка моделей, валидация моделей..
Список литературы
- Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Глубокое обучение. MIT Press, 2016.
- Hochreiter S., Schmidhuber J. "Long Short-Term Memory". Neural Computation, 1997, том 9, №8, с. 1735-1780.
- Karpathy A., Johnson J., Fei-Fei L. "Visualizing and Understanding Recurrent Networks". arXiv preprint, 2015.
- Vaswani A. и др. "Attention Is All You Need". Advances in Neural Information Processing Systems, 2017, с. 5998-6008.
- Chollet F. Python и глубокое обучение. O'Reilly Media, 2018.
- Bengio Y., Ducharme R., Vincent P., Jauvin C. "A Neural Probabilistic Language Model". Journal of Machine Learning Research, 2003, том 3, с. 1137-1155.
- Abadi M. и др. "TensorFlow: A system for large-scale machine learning". 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 16), 2016, с. 265-283.
Ссылка для цитирования данной статьи
 |
|
Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства. |
|
Майоров Д.В. ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В ПРЕДИКТИВНОМ ВВОДЕ// Научный журнал № 2(67), 2023. - С. {см. журнал}.
|
