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

En sammenligning presenteres som fremhever hovedforskjellene mellom **long short-term memory (LSTM)** og **gated recurrent unit (GRU)** nettverk.


Fokuserer utelukkende på rekursive nevrale nettverk (RNN) og deres anvendelse innen sekvensgenerering. Dette avanserte modulen dekker kjerneprinsippene for RNN og praktiske tilnærminger til modellering av sekvensielle data, og forbereder deg på praktisk arbeid med LSTM- og GRU-nettverk i Python.

LSTM vs. GRU for Tidsserier