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

Viene presentato un confronto che evidenzia le principali differenze tra le reti **long short-term memory (LSTM)** e **gated recurrent unit (GRU)**.


Focus esclusivo sulle Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e sulla loro applicazione alla generazione di sequenze. Questo modulo avanzato copre la teoria fondamentale delle RNN e gli approcci pratici alla modellazione di dati sequenziali, preparando all'utilizzo pratico di reti LSTM e GRU in Python.

LSTM vs GRU per Serie Temporali