Какие алгоритмы машинного обучения используются в современных системах интеллектуального ввода текста?

В современных системах интеллектуального ввода текста используются различные алгоритмы машинного обучения, в том числе:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN). scientificmagazine.ru Спроектированы для работы с последовательностями разной длины. scientificmagazine.ru Способны «запоминать» предыдущие входные данные благодаря внутренним циклам. scientificmagazine.ru Это позволяет модели учитывать контекст ввода при предсказании следующего слова или фразы. scientificmagazine.ru
• Долгосрочная память краткосрочного действия (LSTM). scientificmagazine.ru Разработана как разновидность RNN. scientificmagazine.ru Структура LSTM включает в себя «ячейки памяти», которые позволяют информации сохраняться или «забываться» с помощью специальных механизмов. scientificmagazine.ru
• Трансформаторы. appmaster.io Например, BERT, GPT. appmaster.io Способны понимать контекст в длинных текстовых последовательностях, работать с двусмысленностями и генерировать более естественные, похожие на человеческие, ответы. appmaster.io
• Сеть динамической памяти (DNM). neurohive.io Обученная на тренировочном наборе из входных данных и вопросов, DNM формирует эпизодические воспоминания и использует их для генерации подходящих ответов. neurohive.io