Summary  
This chapter demonstrates how to implement and compare LSTM and GRU recurrent neural network architectures in code by configuring their gating mechanisms, initializing hidden states, training over multiple epochs, printing training times and loss metrics, and evaluating their performance.  

General domain of usage  
Time series forecasting

Se presenta una comparación que destaca las diferencias clave entre las redes de **memoria a largo plazo (LSTM)** y las de **unidad recurrente con compuertas (GRU)**.


Se centra exclusivamente en las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y su aplicación a la generación de secuencias. Este módulo avanzado abarca la teoría fundamental de las RNN y enfoques prácticos para modelar datos secuenciales, preparándole para trabajar con redes LSTM y GRU en Python.

LSTM vs. GRU para Series Temporales