【ラビットチャレンジレポート】深層学習day3　Section3：GRU

E資格受験に必要なJDLA認定講座の一つであるラビット・チャレンジ(https://ai999.careers/rabbit/)のレポート用ページです。

100文字以上要点まとめ

【LSTMの課題】
STMでは、パラメータ数が多く、計算負荷が高くなる
　⇒GRU

【GRUとは】
LSTMでは、パラメータが多数存在していたため、計算負荷が大きかった。
GRUでは、そのパラメータを大幅に削減し、精度は同等またはそれ以上が望める様になった構造(LSTMの簡易版)
メリット：計算負荷が低い

①LSTMとCECが抱える課題について、それぞれ簡潔に述べよ。

　　LSTM：入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲート、CECと多くの部品持つため学習パラメータが多い

　　CEC：記憶する機能しかないため。それを補うため全体が複雑な構造となってしまう

②LSTMとGRUの違いを簡潔に述べよ。

　　LSTM：入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲート、CEC を持つ。計算量大

　　GRU：リセットゲート、更新ゲートを持つ。計算量小