게이트 순환 유닛(GRU) 외에도 다른 신경망 모델에 대해서도 혼합 정밀도 양자화 기법을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, LSTM(Long Short-Term Memory)과 다양한 순환 신경망 모델에도 이러한 양자화 기법을 적용할 수 있습니다. 또한, 합성곱 신경망(CNN)이나 트랜스포머(Transformer)와 같은 다른 유형의 신경망에도 혼합 정밀도 양자화를 적용하여 모델의 크기를 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기법은 다양한 신경망 모델에 적용될 수 있으며, 각 모델의 특성에 맞게 조정하여 최적의 성능을 얻을 수 있습니다.