Нейронные сети в кибербезопасности — текстовая модель с низкой задержкой, сохраняющая конфиденциальность
Для начала пару слов об обработке текстовой информации, рекуррентных сетях и методах защиты конфиденциальности пользователя.
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNNs) — популярные модели, используемые в обработке естественного языка (NLP). Идея RNN - в последовательном использовании информации. В классических нейронных сетях имеется ввиду, что все входы и выходы автономны. Но для предсказания следующего слова необходимо иметь представление о предыдущем - для этого отлично подходят RNNs, которые выполняют одинаковые задачи для каждого элемента последовательности (или грубо говоря сети с "памятью", которая учитывает прошлую информацию).
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- bit kogan: ЦБ снизил ставку — почему и что дальше?
- WAF (гав-гав): гибкая настройка пользовательских правил PT AF PRO
- Павел Сабуров: Как новичок на Ozon за месяц обогнал опытных продавцов мебели
- Absolute Zero Reasoner: ИИ научился программированию без входных данных — и это может поменять всё
- Мой начальник хочет no-code в проде. Я против — и готов уйти
- [Перевод] Как я «случайно» получил root-доступ к платёжному терминалу
- Программируя с использованием AI ты продаешь душу дьяволу
- Spark_news: Более 20% стартапов-«единорогов» с оценкой выше $1 млрд могут обанкротиться — Accel
- Наше расследование: ищем отечественные микросхемы в «отечественных» счетчиках электроэнергии. Часть 4 и снова блогер…
- Чудо-курсы с обещанием быстрых результатов: 200 лет рекламы, которая не меняется