ゲート付き回帰型ユニット
ゲート付き回帰型ユニット(ゲートつきかいきがたユニット、英: Gated recurrent unit、略称: GRU)は、回帰型ニューラルネットワーク(RNN)におけるゲート機構である。2014年にKyunghyun Cho(조 경현)らによって発表された。GRUは忘却ゲートを持つ長・短期記憶(long short-term memory、LSTM)に似ているが、出力ゲートを欠くためLSTMよりもパラメータが少ない。多声音楽モデリングおよび音声シグナルモデリングの特定の課題におけるGRUの性能は、LSTMの性能と類似していることが明らかにされている。GRUは特定のより小さなデータセットではもっと良い性能を示すことが明らかにされている。
しかしながら、Gail Weiss、Yoav Goldberg、およびEran Yahavによって示されているように、LSTMは無制限の計数を容易に実行できるがGRUはできないため、LSTMはGRUよりも「厳密に強力」である。これが、LSTMによって学習可能な単純な言語の学習をGRUが失敗する理由である。
同様に、Google BrainのDenny Britz、Anna Goldie、Minh-Thang Luong、およびQuoc Leによって示されているように、LSTMセルは「ニューラル機械翻訳のためのアーキテクチャ変法の初の大規模分析」においてGRUセルを一貫して上回った。