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

Наведено порівняння, яке підкреслює основні відмінності між мережами **довготривалої короткочасної пам'яті (LSTM)** та **рекурентними блоками з керованими воротами (GRU)**.

Скільки воріт має мережа GRU?

Опанування рекурентних нейронних мереж та їхніх розширених варіантів, таких як LSTM і GRU, з використанням PyTorch. Практичний досвід обробки послідовних даних для реальних застосувань. Застосування цих потужних моделей для вирішення практичних задач прогнозування часових рядів і різноманітних завдань обробки природної мови.

Охоплює обмеження традиційних нейронних мереж для послідовних даних та знайомить з основами рекурентних нейронних мереж. Пояснює архітектуру RNN, типи та покрокову реалізацію на базових прикладах і через практичне завдання з програмування.

Розглядаються поширені проблеми навчання, такі як зникнення та вибух градієнтів. Представляються просунуті варіанти RNN, зокрема LSTM та GRU, з акцентом на їхні внутрішні механізми та сфери застосування, а також із практичними прикладами реалізації для кожного.

Зосереджено на обробці та прогнозуванні даних часових рядів за допомогою моделей на основі RNN. Охоплює завантаження даних, методи попередньої обробки, навчання моделей та оцінювання продуктивності з акцентом на порівнянні архітектур LSTM і GRU.

Демонструє застосування RNN до завдань класифікації тексту. Охоплює основні поняття NLP, методи кодування тексту, етапи підготовки даних і побудову моделі на основі LSTM для прогнозування сентименту.

Порівняння LSTM та GRU для Часових Рядів

Awesome!

Порівняння LSTM та GRU для Часових Рядів