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定義-ゲートリカレントユニット（GRU）とはどういう意味ですか？
ゲーテッドリカレントユニット（GRU）は、ノードのシーケンスを介した接続を使用して、たとえば音声認識などのメモリやクラスタリングに関連する機械学習タスクを実行することを目的としたリカレントニューラルネットワークの特定モデルの一部です。 ゲート付き回帰ユニットは、ニューラルネットワークの入力重みを調整して、回帰ニューラルネットワークで一般的な問題である消失勾配問題を解決するのに役立ちます。
TechopediaがGated Recurrent Unit（GRU）について説明します
一般的なリカレントニューラルネットワーク構造の改良として、ゲートリカレントユニットには、更新ゲートとリセットゲートと呼ばれるものがあります。 これらの2つのベクトルを使用して、モデルはモデル内の情報の流れを制御することにより出力を調整します。 他の種類のリカレントネットワークモデルと同様に、ゲーテッドリカレントユニットを備えたモデルは、一定期間情報を保持できます。このため、これらのタイプのテクノロジーを記述する最も簡単な方法の1つは、「メモリ中心」タイプのニューラルネットワークです。 対照的に、ゲート付き反復ユニットのない他のタイプのニューラルネットワークには、多くの場合、情報を保持する機能がありません。
音声認識に加えて、ゲートリカレントユニットを使用したニューラルネットワークモデルは、ヒトゲノム、手書き分析などの研究に使用できます。 これらの革新的なネットワークの一部は、株式市場の分析と政府の業務で使用されています。 それらの多くは、マシンのシミュレートされた機能を活用して情報を記憶します。
