GRU semi-supervisado
El GRU semi-supervisado aplica la arquitectura Gated Recurrent Unit a entornos donde solo una pequeña fracción de los datos secuenciales está etiquetada. Al pre-entrenar o entrenar conjuntamente primero con abundantes secuencias no etiquetadas —mediante modelado de lenguaje, auto-codificación o regularización de consistencia— y luego ajustar con ejemplos etiquetados, el modelo explota todo el corpus para aprender representaciones de secuencias más ricas de lo que permitiría el entrenamiento solo supervisado.
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Fuentes
- Dai, A. M., & Le, Q. V. (2015). Semi-supervised Sequence Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 28. link ↗
- 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. EMNLP 2014. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Gated Recurrent Unit. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/semi-supervised-gru
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- Unidad Recurrente con Compuertas (GRU)Aprendizaje profundo↔ compare
- Memoria a Largo Plazo (LSTM)Aprendizaje profundo↔ compare
- GRU autorreforzadaAprendizaje profundo↔ compare
- LSTM semi-supervisadaAprendizaje profundo↔ compare
- Transformer semi-supervisadoAprendizaje profundo↔ compare
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