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Machine learningDeep learning / NLP / CV

Unità Ricorrente con Gate (GRU)

L'Unità Ricorrente con Gate (GRU), introdotta da Cho et al. nel 2014, è una rete neurale ricorrente semplificata che utilizza due gate appresi — un gate di aggiornamento e un gate di reset — per conservare o scartare selettivamente le informazioni attraverso i passi temporali, consentendo una modellazione efficace delle sequenze con un numero inferiore di parametri rispetto alle LSTM.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateGated Recurrent Unit (Gated Recurrent Unit (GRU)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/deep-learning/gated-recurrent-unit · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026