GRU

GRUは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種で、時系列データの処理に用いられます。RNNの課題であった、長い時系列データを学習する際の勾配消失問題を解決するために開発されたモデルの一つです。

仕組みとして、LSTM（Long Short-Term Memory）と似た構造を持ちますが、よりシンプルなゲート構造を採用しています。情報を記憶し忘却するためのゲートを整理し、計算効率を高めつつ、時系列の長期的な依存関係を学習可能にしました。LSTMよりもパラメータ数が少なく、計算コストを抑えながら同等の精度を期待できます。

G検定の視点では、RNNの進化系として位置づけます。LSTMとの構造の違いや、なぜGRUが選ばれるのかという理由を理解します。時系列データの扱いに長けたモデルとして、RNN、LSTM、GRUの包含関係とそれぞれの役割を整理します。