Yoav Goldberg

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。