Разница между RNN, LSTM и GRU заключается в следующих особенностях:

1. RNN — вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность. 4 Используются, когда важен порядок поступающих объектов. 4
2. LSTM — специализированная архитектура рекуррентных нейронных сетей, созданная для решения проблемы исчезающего градиента, с которой часто сталкиваются традиционные RNN. 3 Ключевое отличие LSTM от традиционных RNN заключается в наличии специальных структур, называемых «ячейками» памяти. 3 Эти ячейки позволяют LSTM сохранять и управлять информацией на протяжении долгого времени. 3
3. GRU — это модифицированная, упрощённая версия LSTM, в которой долговременная и кратковременная память объединяется в так называемое скрытое состояние. 6 У GRU нет отдельного долгосрочного состояния ячейки, вместо этого она обновляет скрытое состояние напрямую. 1

Таким образом, если важна скорость обучения и доступные вычислительные ресурсы ограничены, GRU может быть предпочтительнее из-за своей более простой структуры и меньшего количества параметров по сравнению с LSTM. 1 Если задача требует более детального управления информацией и долгосрочной памяти, LSTM может быть более подходящим выбором благодаря своей дополнительной сложности и дополнительному контролю над информацией. 1