Некоторые преимущества GRU-архитектуры перед LSTM в задачах обработки последовательностей:

• Скорость обучения. 1 GRU обучаются быстрее LSTM из-за своей более простой архитектуры. 1
• Эффективность использования памяти. 1 GRU потребляют меньше памяти, чем LSTM. 1 Это делает их более подходящими для приложений с ограниченными вычислительными ресурсами. 2
• Обработка коротких и средних последовательностей. 1 Для таких данных GRU часто предпочтительнее, так как они уменьшают объём необходимой памяти и вычислительных мощностей. 1

Однако LSTM обычно более точны при использовании наборов данных с более длинными последовательностями. 2 Это связано с их способностью эффективно «забывать» менее важную информацию. 1

Выбор между GRU и LSTM зависит от конкретных потребностей проекта. 1