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 jämförelse presenteras som belyser de viktigaste skillnaderna mellan **long short-term memory (LSTM)** och **gated recurrent unit (GRU)**-nätverk.


Fokuserar uteslutande på rekurrenta neurala nätverk (RNN) och deras tillämpning för sekvensgenerering. Denna avancerade modul täcker den grundläggande teorin om RNN samt praktiska metoder för modellering av sekventiell data, och förbereder dig för praktiskt arbete med LSTM- och GRU-nätverk i Python.

LSTM vs. GRU för Tidsserier