GRU

GRU (Gated Recurrent Unit)は、RNNの中でも特に高いパフォーマンスを発揮する手法の一つです。GRUは、LSTM (Long Short-Term Memory)と似た構造を持ちながら、少ないパラメータを持ちながら、同様のパフォーマンスを発揮することができます。

GRUは、以下のような構造を持ちます:

リセットゲート: 過去の状態から現在の状態を決定するために使用されます。
更新ゲート: 新しい情報を取り入れるために使用されます。
※ゲートは、入力データと過去の状態から、現在の状態を決定するために使用されます。

GRUは、リセットゲートと更新ゲートを使用して、過去の状態から現在の状態を決定します。
リセットゲートは、過去の状態からどのくらい情報を捨てるかを決定し、更新ゲートは、過去の状態からどのくらい情報を取り入れるかを決定します。

GRUは、シングルレイヤーのRNNよりも、長期的な依存関係を捉えることができるため、自然言語処理や音声認識などのタスクに適しています。
また、少ないパラメータを持ちながら、LSTMと同等のパフォーマンスを発揮するため、計算リソースに限られる環境でも使用することができます。