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

Наведено порівняння, що підкреслює основні відмінності між мережами **довгої короткочасної пам'яті (LSTM)** та **рекурентним блоком з воротами (GRU)**.


Скільки воріт має мережа GRU?

Зосередження виключно на рекурентних нейронних мережах (RNN) та їх застосуванні для генерації послідовностей. Цей поглиблений модуль охоплює основну теорію RNN і практичні підходи до моделювання послідовних даних, готуючи до практичної роботи з мережами LSTM і GRU на Python.

LSTM проти GRU для Часових Рядів