#機械学習
**ゲート付き回帰ユニット（GRU） は、LSTMの変化形のネットワークになります。LSTMよりもゲートが1つ少なく、配線が少し異なります。**入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲートの代わりに更新ゲートがあります。更新ゲートは最後の状態からどれだけの情報を保持し、前の層からどれだけの情報を取り込むかを決定します。リセットゲートはLSTMの忘却ゲートのように機能しますが、位置付けが異なります。リセットゲートは常に完全な状態を発信しますが、出力ゲートはありません。多くの場合、LSTMのようにGRUは機能しますが、**最大の違いはGRUの方が高速で簡単に実行できるところです（しかし、表現力は豊かではありません）。**実際に使用してみると、例えば表現力を豊かにするために大規模なネットワークが必要になるため、パフォーマンスを犠牲にするといったように、長所によって短所は相殺される傾向にあります。表現力を必要としない場合においては、LSTMよりGRUの方がパフォーマンスが優れています。
引用: https://postd.cc/neural-network-zoo-latter/
・高速
・表現力はLSTMに劣る
