Zapis dowodowy metody
Gated Recurrent Unit
The Gated Recurrent Unit (GRU), introduced by Cho et al. in 2014, is a streamlined recurrent neural network that uses two learned gates — an update gate and a reset gate — to selectively retain or discard information across time steps, enabling effective sequence modelling with fewer parameters than LSTM.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
Gated Recurrent Unit (GRU)
Taksonomiczny zapis metody · ml-model / deep-learning
- 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. · URL
- Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling. NIPS 2014 Deep Learning Workshop. · URL
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Brak wyselekcjonowanych twierdzeń
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.