Unidade Recorrente com Portas (GRU)

term_id: gated_recurrent_unit

Category: basic_concepts

Definition

Uma Unidade Recorrente com Portas (GRU) é uma célula especializada de rede neural recorrente (RNN) projetada para capturar dependências de longo prazo em dados sequenciais. Ela simplifica a arquitetura da Memória de Curto e Longo Prazo (LSTM) ao combinar os gates de esquecimento e entrada em um único gate de atualização, reduzindo a complexidade computacional enquanto mantém a eficácia.

Summary

Um tipo de arquitetura de rede neural recorrente que usa mecanismos de portas para controlar o fluxo de informações, servindo como uma alternativa simplificada ao LSTM.

Key Concepts

  • Rede Neural Recorrente
  • Gate de Atualização
  • Gate de Reset
  • Modelagem de Sequências

Use Cases

  • Processamento de Linguagem Natural (PLN)
  • Previsão de séries temporais
  • Reconhecimento de fala

Code Example

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import torch.nn as nn

# Define a simple GRU layer
gru = nn.GRU(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=1)

# Example input: (seq_len, batch, input_size)
input_data = torch.randn(5, 3, 10)
hidden_state = None

output, hidden = gru(input_data, hidden_state)

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