Machine learning
Gated Recurrent Unit (GRU)
Gated Recurrent Unit (GRU) je ćelija rekurentne neuronske mreže sa kapijama, koju su uveli Cho i saradnici 2014. godine, a koja hvata dugoročne zavisnosti u sekvencijalnim podacima koristeći kapije za ažuriranje i resetovanje, postižući performanse uporedive sa LSTM-om sa manje parametara.
Pročitajte celu metodu
Samo za članove
Prijavite sePrijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Cho, K. et al. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation. EMNLP. link ↗
- Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K. & Bengio, Y. (2014). Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling. NIPS 2014 Deep Learning Workshop. arXiv:1412.3555 link ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Gated Recurrent Unit. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/deep-learning/gru
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.
- Mehanizam pažnjeDuboko učenje↔ compare
- Bidirectional RNNDuboko učenje↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
- Model sekvenca-na-sekvencuDuboko učenje↔ compare
- XGBoostMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →