เปรียบเทียบวิธี

	เครือข่ายคอนโวลูชันแบบขยาย (Dilated CNN)	Gated Recurrent Unit (GRU)
สาขาวิชา	การเรียนรู้เชิงลึก	การเรียนรู้เชิงลึก
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	2016	2014
ผู้ริเริ่ม	van den Oord, A. et al.; Bai, S., Kolter, J.Z. & Koltun, V.	Cho, K. et al.
ประเภท	Deep learning (dilated 1D convolutional network)	Gated recurrent neural network unit
แหล่งต้นตำรับ	van den Oord, A. et al. (2016). WaveNet: A Generative Model for Raw Audio. arXiv.	Cho, K. et al. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation. EMNLP.
ชื่อเรียกอื่น	Dilate Edilmiş CNN (WaveNet / TCN), WaveNet, Temporal Convolutional Network, TCN	Kapılı Tekrarlayan Birim (GRU), gated recurrent unit, gated recurrent network
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	A Dilated CNN is a one-dimensional convolutional network whose receptive field grows exponentially with depth, letting it model long-range structure in time series and audio signals. WaveNet (van den Oord et al., 2016) and the Temporal Convolutional Network of Bai, Kolter and Koltun (2018) are the prominent members of this family.	The Gated Recurrent Unit (GRU) is a gated recurrent neural network cell introduced by Cho and colleagues in 2014 that captures long-range dependencies in sequential data using update and reset gates, achieving performance comparable to LSTM with fewer parameters.