Diskussion zum Artikel "Deep Learning Modell GRU mit Python zu ONNX mit EA und GRU vs. LSTM Modelle"
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Neuer Artikel Deep Learning Modell GRU mit Python zu ONNX mit EA und GRU vs. LSTM Modelle :
Wir werden Sie durch den gesamten Prozess der DL mit Python führen, um ein GRU ONNX-Modell zu erstellen, das in der Erstellung eines Expert Advisor (EA) für den Handel gipfelt, und anschließend das GRU-Modell mit dem LSTN-Modell vergleichen.
GRU, ein Akronym für Gated Recurrent Unit, ist eine Variante der Architektur rekurrenter, neuronaler Netze (RNN), die dem LSTM (Long Short-Term Memory) ähnelt.
Ähnlich wie LSTM ist GRU für die Modellierung sequenzieller Daten konzipiert und ermöglicht die selektive Beibehaltung oder Auslassung von Informationen über die Zeit. GRU zeichnet sich im Vergleich zu LSTM durch eine schlankere Architektur mit weniger Parametern aus. Diese Eigenschaft erhöht die Leichtigkeit des Trainings und die Effizienz der Berechnungen.
Der Hauptunterschied zwischen GRU und LSTM liegt im Umgang mit dem Zustand der Speicherzellen. Beim LSTM unterscheidet sich der Zustand der Speicherzelle vom verborgenen Zustand und wird durch drei Gatter aktualisiert: das Eingangsgatter, das Ausgangsgatter und das Vergessensgatter. Umgekehrt ersetzt GRU den Zustand der Speicherzelle durch einen „Kandidaten-Aktivierungsvektor“, der über zwei Gatter aktualisiert wird: das Reset-Gatter und das Update-Gatter.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GRU eine bevorzugte Alternative zu LSTM für die sequentielle Datenmodellierung darstellt, insbesondere in Szenarien, in denen Rechenbeschränkungen bestehen oder eine einfachere Architektur bevorzugt wird.
Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera