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

Une comparaison est présentée mettant en évidence les principales différences entre les réseaux **long short-term memory (LSTM)** et **gated recurrent unit (GRU)**.

Combien de portes un réseau GRU possède-t-il ?

Se concentrer exclusivement sur les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et leur application à la génération de séquences. Ce module avancé couvre la théorie fondamentale des RNN ainsi que des approches pratiques pour la modélisation de données séquentielles, vous préparant à travailler concrètement avec les réseaux LSTM et GRU en Python.

LSTM vs GRU pour les Séries Temporelles