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

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


Behersk rekurrente nevrale nettverk og deres avanserte varianter som LSTM-er og GRU-er ved bruk av PyTorch. Få praktisk erfaring med å behandle sekvensielle data for anvendelser i praksis. Bruk disse kraftige modellene til å løse reelle utfordringer innen tidsserieprognoser og ulike oppgaver innen naturlig språkprosessering.

Dekker begrensningene ved tradisjonelle nevrale nettverk for sekvensielle data og introduserer grunnleggende prinsipper for rekurrente nevrale nettverk. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinnvis implementering gjennom grunnleggende eksempler og en kodeutfordring.

Utforsker vanlige treningsutfordringer som forsvinnende og eksploderende gradienter. Introduserer avanserte RNN-varianter, inkludert LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og bruksområder, samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prediksjon av tidsseriedata ved bruk av RNN-baserte modeller. Inkluderer datainnhenting, forhåndsbehandlingsteknikker, modelltrening og ytelsesevaluering, med vekt på sammenligning av LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen av RNN-er på tekstklassifiseringsoppgaver. Dekker sentrale NLP-konsepter, metoder for tekstkoding, trinn for datapreparering og konstruksjon av en LSTM-basert modell for sentimentprediksjon.

LSTM vs. GRU for Tidsserier

Awesome!

LSTM vs. GRU for Tidsserier