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GRU

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GRUはLSTMをより簡略化したモデルです。

この機構ではリセットゲート、更新ゲートというものが用いられており、これはLSTMにおける入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲートの代わりを果たします。
このモデルではLSTMでの問題点であったセルやゲートの最適化における多大な計算量を改善しました。

クイズ

LSTMは時系列データの処理において高い性能を発揮する一方、セルやゲートそれぞれを最適化するため計算量が多くなる.これに対し、ゲートを削減することで計算コストを削減した手法として、最も適切な選択肢を一つ選べ.
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    GRUでは、LSTMにおける入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲートの代わりにリセットゲート、更新ゲートの二つが使われます.Bidirectional RNNはLSTMを二つ用いて未来から過去の方向も学習するモデル、Attentionは時間の重みをネットワークに組み込んだモデル、A3Cは強化学習のモデルです. (参考:G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-4 P242) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P171)

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