צבי דיגדיז, אימון מוחי - פתח תקוה

שלום גילי,

רשתות נוירונים חוזרות (RNNs - Recurrent Neural Networks) הן סוג של רשתות נוירונים מלאכותיות שנועדו במיוחד לעבד נתונים עוקבים (sequential data). בניגוד לרשתות נוירונים קדמיות (Feedforward Neural Networks) שמעבדות כל קלט באופן עצמאי, ל-RNNs יש מנגנון פנימי המאפשר להן לשמור מידע על קלטים קודמים בסדרה ולהשתמש בו כדי להשפיע על עיבוד הקלטים הנוכחיים.

המנגנון החוזר (Recurrence):

המאפיין המרכזי של RNN הוא ה"לולאה החוזרת" (recurrent loop). במקום שכל קלט יעבור דרך הרשת פעם אחת בלבד, RNNs מעבירות את הקלט הנוכחי יחד עם מצב פנימי (המכונה גם "זיכרון" או "מצב נסתר") מהצעד הקודם. המצב הפנימי הזה נושא מידע על כל הקלטים הקודמים שראתה הרשת בסדרה.

בכל צעד זמן (למשל, עבור כל מילה במשפט), ה-RNN מקבל שני סוגי קלט:

1. הקלט הנוכחי (למשל, וקטור המייצג את המילה הנוכחית).
2. המצב הנסתר הקודם.

ה-RNN מעבד את שני הקלטים הללו באמצעות פונקציה (לרוב שילוב של מטריצות משקל ופונקציית אקטיבציה) כדי לייצר שני דברים:

1. הפלט הנוכחי (למשל, ניבוי המילה הבאה, סיווג המילה הנוכחית).
2. המצב הנסתר הנוכחי, אשר מועבר לצעד הזמן הבא כדי לשמש כ"זיכרון" של העבר.

איך RNNs משמשות ב-NLP?

היכולת של RNNs לשמור על מידע עקבי הופכת אותן למתאימות במיוחד למשימות רבות בעיבוד שפה טבעית, שבהן סדר המילים וההקשר הם קריטיים. כמה מהשימושים הנפוצים ביותר של RNNs ב-NLP כוללים:

• מודלים של שפה (Language Modeling): ניבוי המילה הבאה במשפט או סדרת מילים. ה-RNN לומד את ההסתברויות של רצפי מילים על סמך נתונים רבים ויכול להשתמש ב"זיכרון" שלו כדי לנבא את המילה הסבירה ביותר בהתבסס על המילים הקודמות.
• תרגום מכונה (Machine Translation): קריאת משפט בשפה אחת וייצור תרגום שלו לשפה אחרת. ה-RNN יכול לעבד את המשפט המקורי מילה אחר מילה ולשמור את המשמעות שלו במצב הנסתר, ואז להשתמש במצב הזה כדי לייצר את המשפט המתורגם.
• זיהוי ישויות בעלות שם (Named Entity Recognition - NER): זיהוי וסיווג של שמות של אנשים, מקומות, ארגונים ותאריכים בטקסט. ה-RNN יכול להשתמש בהקשר של המילה הנוכחית (המילים שלפניה ואחריה) כדי לקבוע אם היא מהווה ישות בעלת שם ולאיזו קטגוריה היא שייכת.
• ניתוח סנטימנט (Sentiment Analysis): קביעה של הטון הרגשי (חיובי, שלילי, ניטרלי) של טקסט. ה-RNN יכול לעבד את הטקסט מילה אחר מילה ולצבור מידע על הסנטימנט הכללי לאורך המשפט או המסמך.
• יצירת טקסט (Text Generation): יצירת טקסטים חדשים, כגון סיכומים, מאמרים או תגובות. ה-RNN יכול להיות מאומן על קורפוס גדול של טקסט ואז להשתמש ב"זיכרון" שלו כדי ליצור טקסטים חדשים הדומים בסגנון ובתוכן לנתוני האימון.
• תיוג חלקי דיבר (Part-of-Speech Tagging - POS Tagging): זיהוי התפקיד התחבירי של כל מילה במשפט (שם עצם, פועל, תואר וכו'). ה-RNN יכול להשתמש בהקשר של המילה כדי לקבוע את תפקידה הנכון.

מגבלות של RNNs קלאסיות:

למרות יעילותן במשימות רבות, RNNs קלאסיות סובלות מכמה מגבלות, בעיקר בעיה של "זיכרון לטווח ארוך" (Long-Term Dependencies). ככל שאורך הסדרה (למשל, אורך המשפט) גדל, ה-RNN מתקשה יותר ויותר לשמר מידע על קלטים שהופיעו בתחילת הסדרה ולהשתמש בו כדי להשפיע על עיבוד הקלטים בהמשך. מידע "נשכח" ככל שהוא עובר דרך יותר ויותר צעדים חוזרים.

כדי להתמודד עם מגבלה זו, פותחו ארכיטקטורות RNN מתקדמות יותר, כגון LSTM (Long Short-Term Memory) ו-GRU (Gated Recurrent Unit), אשר כוללות מנגנוני "שערים" (gates) המאפשרים להן לשלוט טוב יותר על זרימת המידע בתוך המצב הנסתר ולשמר מידע רלוונטי לפרקי זמן ארוכים יותר.

למרות התקדמות זו, ארכיטקטורות Transformer, אשר משתמשות במנגנון ה-Attention באופן שונה, הפכו להיות הגישה הדומיננטית ביותר במשימות רבות של NLP בשנים האחרונות, במיוחד עבור מודלים גדולים כמו BERT ו-GPT. עם זאת, הבנת העקרונות של RNNs היא עדיין חשובה להבנת ההתפתחות של תחום ה-NLP.

033724480