Discussão do artigo "Modelo GRU de Deep Learning com Python para ONNX com EA, e comparação entre modelos GRU e LSTM"
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Novo artigo Modelo GRU de Deep Learning com Python para ONNX com EA, e comparação entre modelos GRU e LSTM foi publicado:
Vamos guiá-lo por todo o processo de DL com Python para criar um modelo GRU em ONNX, culminando na criação de um Expert Advisor (EA) projetado para negociação, e, posteriormente, comparando o modelo GRU com o modelo LSTM.
GRU, uma sigla para Unidade Recorrente com Portas, representa uma variante da arquitetura de rede neural recorrente (RNN) semelhante ao LSTM (Memória de Curto e Longo Prazo).
Assim como o LSTM, o GRU é projetado para modelar dados sequenciais, permitindo a retenção ou omissão seletiva de informações ao longo do tempo. Notavelmente, o GRU possui uma arquitetura mais simplificada em relação ao LSTM, apresentando menos parâmetros. Essa característica melhora a facilidade de treinamento e a eficiência computacional.
A principal distinção entre o GRU e o LSTM reside na forma como lidam com o estado da célula de memória. No LSTM, o estado da célula de memória é distinto do estado oculto e é atualizado através de três portas: a porta de entrada, porta de saída e porta de esquecimento. Por outro lado, o GRU substitui o estado da célula de memória por um "vetor de ativação candidato", atualizado por meio de duas portas: a porta de reset e a porta de atualização.
Em resumo, o GRU emerge como uma alternativa preferida ao LSTM para modelagem de dados sequenciais, especialmente em cenários onde existem restrições computacionais ou uma arquitetura mais simples é preferida.
Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera