Для того чтобы понять, какой механизм позволяет GRU (Gated Recurrent Unit) учитывать контекст лучше, чем обычная RNN (рекуррентная нейронная сеть),давайте рассмотрим основные компоненты GRU и их функции.

1. Упрощение структуры GRU: GRU была разработана для решения проблем, связанных с обычными RNN, таких как затухающие и взрывающиеся градиенты. Основные механизмы, которые делают GRU более эффективной, это:

• Update gate (гейт обновления): Этот механизм определяет, насколько сильно текущее состояние ячейки должно быть обновлено на основе нового входа и предыдущего состояния. Он позволяет GRU сохранять важную информацию на более длительный срок, что особенно полезно в задачах, где контекст имеет большое значение.
• Reset gate (гейт сброса): Этот гейт управляет тем, сколько информации из предыдущего состояния следует забыть. Он позволяет модели игнорировать часть старой информации, если она больше не актуальна для текущего контекста.

2. Как это работает: Когда GRU получает новый вход, оба гейта (update gate и reset gate) помогают модели принимать решения о том, какая информация важна для хранения, а какая может быть забыта. Это позволяет GRU более эффективно учитывать контекст, чем обычная RNN, которая просто обновляет состояние на основе предыдущего состояния и текущего входа без какой-либо фильтрации.

3. Ответ на вопрос: Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос — это добавление update gate и reset gate. Эти механизмы позволяют GRU более эффективно управлять информацией и учитывать контекст на протяжении последовательностей данных.