5.回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク – ゲート付きRNN
GRUとは
GRU（Gated Recurrent Unit）は、ゲート付きリカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種です。
LSTMと同様に長期的な依存関係を学習するために設計されています。
LSTMよりもシンプルな構造を持ち、更新ゲートとリセットゲートの2つのゲートを使用します。
更新ゲートは、過去の情報と新しい情報のどちらを保持するかを決定し、
リセットゲートは、新しい情報をどれだけ受け入れるかを制御します。
GRUは、シーケンスモデリングや自然言語処理のタスクで広く使われ、LSTMと比較して計算コストが低く、学習が高速です。
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