Gated Recurrent Units (GRUs) помогают в обработке последовательностей данных, регулируя поток информации внутри сети. 12 Это позволяет выборочно сохранять или отбрасывать информацию с предыдущих этапов последовательности. 1

GRUs используют два внутренних механизма: ворота сброса (Reset Gate) и ворота обновления (Update Gate). 12

Ворота сброса решают, сколько прошлой информации нужно забыть, прежде чем вычислять новое скрытое состояние кандидата. 1 Ворота обновления определяют, сколько прошлой информации (предыдущего скрытого состояния) должно быть перенесено в будущее состояние. 1

Благодаря этому механизму GRUs могут улавливать как краткосрочные, так и долгосрочные зависимости в последовательных данных. 2 Это решает проблему исчезающего градиента и позволяет модели изучать более сложные закономерности в последовательностях. 2

Некоторые области применения GRUs:

• Обработка естественного языка (NLP). 1 GRUs понимают контекст в языке, что помогает в таких задачах, как машинный перевод, анализ настроения и генерация текста. 1
• Распознавание речи. 1 GRUs помогают сохранить контекст из предыдущих частей высказывания, чтобы правильно интерпретировать фонемы. 1
• Анализ временных рядов. 1 GRUs позволяют прогнозировать будущие значения на основе прошлых наблюдений, например цен на акции или погодных условий. 1
• Генерация музыки. 1 GRUs создают последовательности музыкальных нот, изучая паттерны в существующей музыке. 1
• Анализ видео. 1 GRUs помогают смоделировать временную динамику в видеопоследовательностях, что актуально для таких задач, как распознавание действий или отслеживание объектов по кадрам. 1