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Unité récurrente fermée
En intelligence artificielle, un modèle GRU est un modèle particulier de réseau de neurones récurrent. Un modèle GRU comporte moins de paramètres qu'un modèle LSTM.
Unité récurrente fermée
Les unités récurrentes fermées (GRU) sont un système de porte dans les réseaux de neurones récurrents, introduit en 2014 par Kyunghyun Cho et al. Le GRU est comme une longue mémoire à court terme (LSTM) avec une porte d'oubli, mais a moins de paramètres que LSTM, car il n'a pas de porte de sortie. Les performances de GRU sur certaines tâches de modélisation de musique polyphonique, de modélisation de signaux vocaux et de traitement du langage naturel se sont avérées similaires à celles de LSTM. Les GRU ont montré que le déclenchement est en effet utile en général et l'équipe de Bengio a conclu qu'aucune conclusion concrète sur laquelle des deux unités de déclenchement était la meilleure.
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