Machine learningDeep learning / NLP / CV

Unitat recurrent amb portes (GRU)

La Unitat Recurrent amb Portes (GRU), introduïda per Cho et al. el 2014, és una xarxa neuronal recurrent simplificada que utilitza dues portes apreses —una porta d'actualització i una porta de restabliment— per retenir o descartar selectivament informació entre passos temporals, permetent una modelització de seqüències eficaç amb menys paràmetres que LSTM.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+10 more

Fonts

  1. Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. In Proceedings of EMNLP 2014, pp. 1724–1734. link
  2. Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling. NIPS 2014 Deep Learning Workshop. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Gated Recurrent Unit (GRU). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/gated-recurrent-unit

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateGated Recurrent Unit (Gated Recurrent Unit (GRU)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/gated-recurrent-unit · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026