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

Uma comparação é apresentada destacando as principais diferenças entre as redes **long short-term memory (LSTM)** e **gated recurrent unit (GRU)**.

Domine redes neurais recorrentes e suas variantes avançadas, como LSTMs e GRUs, utilizando PyTorch. Adquira experiência prática no processamento de dados sequenciais para aplicações reais. Aplique esses modelos poderosos para enfrentar desafios do mundo real em previsão de séries temporais e diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

Aborda as limitações das redes neurais tradicionais para dados sequenciais e apresenta os fundamentos das Redes Neurais Recorrentes. Explica a arquitetura das RNNs, seus tipos e a implementação passo a passo por meio de exemplos básicos e um desafio de programação.

Explora desafios comuns de treinamento, como gradientes desaparecendo e explodindo. Introduz variantes avançadas de RNN, incluindo LSTM e GRU, destacando seus mecanismos internos e casos de uso, com exemplos práticos de implementação para cada uma.

Foca no processamento e previsão de dados de séries temporais utilizando modelos baseados em RNN. Inclui carregamento de dados, técnicas de pré-processamento, treinamento de modelos e avaliação de desempenho, com ênfase na comparação entre as arquiteturas LSTM e GRU.

Demonstra a aplicação de RNNs em tarefas de classificação de texto. Aborda conceitos fundamentais de PLN, métodos de codificação de texto, etapas de preparação de dados e construção de um modelo baseado em LSTM para predição de sentimento.

LSTM vs. GRU para Séries Temporais

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LSTM vs. GRU para Séries Temporais