データが順番に配置され、シーケンスの隣接するメンバーが関連していることがよくあります

畳み込みニューラル ネットワーク CNN はこの種のシーケンス データを処理できますが、柔軟性が十分ではありません。フィードバック ループを備えたリカレント ニューラル ネットワーク RNN は、この種のシーケンス データの処理に適しています。

状態変数

線形動的システム

非線形動的システム

理由

解決

アイデア

ゲートメモリプロセス

リセットゲート

ドアを更新する

候補の非表示状態 (候補者の記憶)

ステータス出力

GRU は LSTM の簡易バージョンとみなすことができ、パフォーマンス的には LSTM と同等であり、忘却ゲートと入力ゲートの代わりに更新ゲートを使用します。