Summary
This chapter demonstrates how to implement and swap between two recurrent neural network cell types—LSTM and GRU—by adjusting their gate configurations and model instantiation in code, then comparing their convergence behavior, performance metrics, and training time.

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 **unidades recurrentes con compuertas (GRU)**.

Domina las redes neuronales recurrentes y sus variantes avanzadas como LSTM y GRU utilizando PyTorch. Adquiere experiencia práctica procesando datos secuenciales para aplicaciones reales. Aplica estos potentes modelos para abordar desafíos del mundo real en la predicción de series temporales y diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Aborda las limitaciones de las redes neuronales tradicionales para datos secuenciales e introduce los fundamentos de las Redes Neuronales Recurrentes. Explica la arquitectura de las RNN, sus tipos y la implementación paso a paso mediante ejemplos básicos y un desafío de codificación.

Explora desafíos comunes de entrenamiento como los gradientes desvanecientes y explosivos. Presenta variantes avanzadas de RNN, incluyendo LSTM y GRU, destacando sus mecanismos internos y casos de uso, con ejemplos prácticos de implementación para cada una.

Se centra en el procesamiento y la predicción de datos de series temporales utilizando modelos basados en RNN. Incluye carga de datos, técnicas de preprocesamiento, entrenamiento de modelos y evaluación del rendimiento, con énfasis en la comparación de las arquitecturas LSTM y GRU.

Demuestra la aplicación de RNNs en tareas de clasificación de texto. Cubre conceptos fundamentales de PLN, métodos de codificación de texto, pasos de preparación de datos y construcción de un modelo basado en LSTM para la predicción de sentimientos.

LSTM vs. GRU para Series Temporales

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LSTM vs. GRU para Series Temporales