Discusión sobre el artículo "Modelo de aprendizaje profundo GRU en Python usando ONNX en asesores expertos, GRU vs LSTM"
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Artículo publicado Modelo de aprendizaje profundo GRU en Python usando ONNX en asesores expertos, GRU vs LSTM:
El artículo está dedicado al desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo GRU ONNX en Python. En la parte práctica, implementaremos este modelo en un asesor comercial y, a continuación, compararemos el rendimiento del modelo GRU con LSTM (memoria a largo plazo).
La GRU es una variante de arquitectura de red neuronal recurrente (RNN) similar a la LSTM (memoria a largo plazo).
Al igual que la LSTM, el mecanismo GRU está diseñado para modelar datos secuenciales, ofreciendo salto selectivo u omisión de información a lo largo del tiempo. Mientras tanto, la GRU posee una arquitectura más simple en comparación con la LSTM y menos parámetros. Esta característica aumenta la facilidad del aprendizaje y la eficiencia computacional.
La principal diferencia entre la GRU y la LSTM es la forma en que se gestiona el estado de una célula de memoria. En la LSTM, el estado de una célula de memoria es diferente del estado oculto y se actualiza usando tres tipos de puertas: de entrada, de salida y de olvido, mientras que la GRU sustituye el estado de una célula de memoria por el vector de activación candidato actualizado usando dos tipos de puertas: reseteo y actualización.
Así, la GRU puede resultar una alternativa más conveniente que la LSTM para el modelado secuencial de datos, especialmente cuando hablamos de restricciones computacionales o se requiere una arquitectura más simple.
Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera