เปรียบเทียบวิธี

	หน่วยความจำแบบวนซ้ำแบบมีประตู (Gated Recurrent Unit - GRU)	หน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (LSTM)
สาขาวิชา	การเรียนรู้เชิงลึก	การเรียนรู้เชิงลึก
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	2014	1997
ผู้ริเริ่ม	Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y.	Hochreiter, S. & Schmidhuber, J.
ประเภท	Recurrent neural network with gating	Recurrent neural network with gated memory cells
แหล่งต้นตำรับ	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.	Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780.
ชื่อเรียกอื่น	GRU, GRU network, gated RNN, GRU cell	LSTM, LSTM network, LSTM-RNN, long short-term memory RNN
ที่เกี่ยวข้อง	3	4
สรุป	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.	Long Short-Term Memory (LSTM) is a gated recurrent neural network architecture introduced by Hochreiter and Schmidhuber in 1997. It was designed to learn dependencies across long sequences by using dedicated memory cells and three learned gates — forget, input, and output — that control what information is retained, updated, or passed forward at each time step.