Summary
This chapter demonstrates how to implement and swap between two recurrent neural network cell types—LSTM and GRU—by adjusting their gate configurations and model instantiation in code, then comparing their convergence behavior, performance metrics, and training time.

General domain of usage
Time series forecasting

Une comparaison est présentée mettant en évidence les principales différences entre les réseaux **long short-term memory (LSTM)** et **gated recurrent unit (GRU)**.

Combien de portes un réseau GRU possède-t-il ?

Maîtrisez les réseaux de neurones récurrents et leurs variantes avancées telles que les LSTM et GRU avec PyTorch. Acquérez une expérience pratique dans le traitement des données séquentielles pour des applications concrètes. Appliquez ces modèles puissants pour relever des défis réels en prévision de séries temporelles et dans diverses tâches de traitement du langage naturel.

Présente les limites des réseaux neuronaux traditionnels pour les données séquentielles et introduit les principes fondamentaux des réseaux neuronaux récurrents. Explique l’architecture des RNN, leurs types et la mise en œuvre étape par étape à travers des exemples simples et un défi de programmation.

Explore les défis courants de l'entraînement tels que la disparition et l'explosion des gradients. Présente des variantes avancées des RNN, notamment LSTM et GRU, en mettant en avant leurs mécanismes internes et leurs cas d'utilisation, avec des exemples pratiques d'implémentation pour chacune.

Se concentre sur le traitement et la prévision des données de séries temporelles à l'aide de modèles basés sur les RNN. Inclut le chargement des données, les techniques de prétraitement, l'entraînement des modèles et l'évaluation des performances, avec un accent sur la comparaison des architectures LSTM et GRU.

Démontre l'application des RNN aux tâches de classification de texte. Couvre les concepts fondamentaux du NLP, les méthodes d'encodage de texte, les étapes de préparation des données et la construction d'un modèle basé sur LSTM pour la prédiction de sentiment.

LSTM contre GRU pour les Séries Temporelles

LSTM contre GRU pour les Séries Temporelles