GRUの特徴に関する問題

問題

GRU（Gated Recurrent Unit）について、以下の記述のうち誤りを1つ選べ。

GRU（Gated Recurrent Unit）は、LSTMの優れた性能を保ちつつ、構造をシンプルにして計算コストを軽くしたRNNの派生モデルです。

LSTMが「忘却・入力・出力」の3つのゲートと「セル状態・隠れ状態」の2つの記憶経路を持っていたのに対し、GRUは「更新ゲート・リセットゲート」の2つのゲートのみとし、記憶経路も「隠れ状態」の1つに統合しています。

データ量が少ない場合や、計算リソースを節約したい場合によく用いられます。

1. GRUはLSTMより構造がシンプルで学習が高速である。

正しい：ゲートの数が3つから2つに減り、パラメータ数が少なくなったため、LSTMよりも学習や推論が高速です。

2. GRUは更新ゲートとリセットゲートの2つのゲートを持つ。

正しい：過去の情報をどれくらい保持するかを決める「更新ゲート（Update Gate）」と、過去の情報をどれくらい無視するかを決める「リセットゲート（Reset Gate）」の2つで構成されます。

3. GRUはセル状態を持たず、隠れ状態のみで情報を保持する。

正しい：LSTMにある「セル状態（Cell State）」を廃止し、「隠れ状態（Hidden State）」のみで長期と短期の記憶をやり取りします。

4. GRUは内部に独立したセル状態を保持し、LSTMと同様に長期依存を専用の経路で管理する。

誤り：独立した専用の「セル状態」を保持して長期依存を管理するのはLSTMの特徴です。GRUはセル状態を持たず、隠れ状態に統合されています。

← 前の問題次の問題 →

📚 より詳細を学びたい方へ