Définition - Que signifie l'unité récurrente fermée (GRU) ?
Une unité récurrente fermée (GRU) fait partie d'un modèle spécifique de réseau neuronal récurrent qui a l'intention d'utiliser des connexions via une séquence de nœuds pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique associées à la mémoire et au clustering, par exemple, dans la reconnaissance vocale. Les unités récurrentes fermées aident à ajuster les poids d'entrée des réseaux neuronaux pour résoudre le problème de gradient de fuite qui est un problème courant avec les réseaux neuronaux récurrents.
Definir Tech explique l'unité récurrente fermée (GRU)
En tant que raffinement de la structure générale du réseau neuronal récurrent, les unités récurrentes fermées ont ce qu'on appelle une porte de mise à jour et une porte de réinitialisation. À l'aide de ces deux vecteurs, le modèle affine les résultats en contrôlant le flux d'informations à travers le modèle. Comme les autres types de modèles de réseaux récurrents, les modèles avec des unités récurrentes fermées peuvent conserver des informations sur une période de temps - c'est pourquoi l'un des moyens les plus simples de décrire ces types de technologies est qu'il s'agit d'un type de réseau neuronal "centré sur la mémoire". En revanche, les autres types de réseaux neuronaux sans unités récurrentes fermées n'ont souvent pas la capacité de conserver des informations.
En plus de la reconnaissance vocale, des modèles de réseaux neuronaux utilisant des unités récurrentes fermées peuvent être utilisés pour la recherche sur le génome humain, l'analyse de l'écriture manuscrite et bien plus encore. Certains de ces réseaux innovants sont utilisés dans l'analyse boursière et les travaux gouvernementaux. Beaucoup d'entre eux exploitent la capacité simulée des machines à se souvenir des informations.