ИССЛЕДОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ GRU В КОНТЕКСТЕ PYTHON: ПОДХОДЫ И ПРИМЕНЕНИЯ

Истамкулов Хасанжон Саиджонович

В этой статье рассматривается анализ сетей Gated Recurrent Unit (GRU) с помощью Python с упором на их применение в глубоком обучении для обработки последовательных данных. Статья начинается с обзора рекуррентных нейронных сетей (РНС) и обоснования GRU. Затем статья углубляется в архитектуру GRU, иллюстрируя их уникальные особенности, такие как ворота сброса и обновления. В статье представлено практическое руководство по реализации GRU-сетей на Python с помощью популярных библиотек TensorFlow и Keras, включая примеры кода для построения и оценки моделей. В заключение подчеркивается важность GRU для работы с временными зависимостями и их потенциал в будущих исследованиях в области глубокого обучения.

Ключевые слова:Gated Recurrent Unit (GRU), Рекуррентные нейронные сети, RNN, Python, глубокое обучение, последовательная обработка данных, TensorFlow, Keras, оценка моделей, архитектура нейронных сетей