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

Een vergelijking wordt gepresenteerd waarin de belangrijkste verschillen tussen **long short-term memory (LSTM)** en **gated recurrent unit (GRU)** netwerken worden belicht.


Richt zich uitsluitend op Recurrent Neural Networks (RNN's) en hun toepassing bij sequentiegeneratie. Deze geavanceerde module behandelt de kernprincipes van RNN's en praktische benaderingen voor het modelleren van sequentiële data, ter voorbereiding op het werken met LSTM- en GRU-netwerken in Python.

LSTM Versus GRU voor Tijdreeksen