В чем заключаются основные преимущества LSTM и GRU нейросетей перед классическими RNN?

Некоторые преимущества LSTM и GRU нейросетей перед классическими рекуррентными нейронными сетями (RNN):

LSTM:

• Способность обрабатывать длинные последовательности данных. digital-revolution.ru habr.com Ворота забывания позволяют избавляться от ненужной информации, что предотвращает проблему затухания градиента. digital-revolution.ru habr.com
• Более точное и эффективное распространение информации через сеть. digital-revolution.ru Входные и выходные ворота контролируют, какая информация должна быть сохранена в долгосрочной памяти и как она должна использоваться. habr.com
• Относительная невосприимчивость к длительности временных разрывов. keldysh.ru LSTM-сеть хорошо приспособлена к обучению на задачах классификации, обработки и прогнозирования временных рядов. keldysh.ru

GRU:

• Ускоренное обучение. digital-revolution.ru У GRU на 25–30% меньше параметров, чем у LSTM, что позволяет обучаться быстрее. digital-revolution.ru
• Устойчивость к затуханию градиентов. digital-revolution.ru Механизмы ворот обновления и сброса сохраняют долгосрочные зависимости. digital-revolution.ru
• Сопоставимая с LSTM точность. digital-revolution.ru GRU особенно эффективна на коротких и средних последовательностях. digital-revolution.ru
• Меньший риск переобучения. digital-revolution.ru GRU оптимален для задач с ограниченными данными. digital-revolution.ru
• Ресурсная экономичность. digital-revolution.ru GRU требует меньше памяти и вычислительной мощности, чем LSTM. digital-revolution.ru