ゲート付き再帰型ユニット（GRU）

Definition

ゲート付き再帰型ユニット（GRU）は、系列データにおける長期依存関係を捉えるように設計された特殊な再帰型ニューラルネットワーク（RNN）セルです。長短期記憶（LSTM）アーキテクチャを簡素化しており、更新ゲートとリセットゲートの2つのゲートを使用して、過去の情報を保持するか捨てるかを制御します。これにより、計算効率が高く、パラメータ数が少ないという利点があります。

Summary

情報の流れを制御するためにゲート機構を使用する再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、LSTMの簡略化された代替版として機能する。

Key Concepts

再帰型ニューラルネットワーク
更新ゲート
リセットゲート
系列モデリング

Use Cases

自然言語処理
時系列予測
音声認識

Code Example

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import torch.nn as nn

# Define a simple GRU layer
gru = nn.GRU(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=1)

# Example input: (seq_len, batch, input_size)
input_data = torch.randn(5, 3, 10)
hidden_state = None

output, hidden = gru(input_data, hidden_state)

Definition

Summary

Key Concepts

Use Cases

Code Example

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