{"id":181311,"date":"2025-10-02T07:30:00","date_gmt":"2025-10-02T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=181311"},"modified":"2025-09-29T08:44:13","modified_gmt":"2025-09-29T07:44:13","slug":"gated-reccurent-units-que-son","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/gated-reccurent-units-que-son","title":{"rendered":"Gated Reccurent Units (GRU): \u00bfQu\u00e9 son? \u00bfC\u00f3mo usarlas?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181311\" class=\"elementor elementor-181311\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7ddc75c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7ddc75c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1624a7a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1624a7a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Para un tratamiento eficaz de datos secuenciales en Deep Learning y Machine Learning, es esencial entender las Gated Recurrent Units (GRUs), estas redes neuronales son capaces de recordar informaci\u00f3n clave a lo largo del tiempo.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a36622 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7a36622\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos que tienen una <\/span><b>noci\u00f3n temporal<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son omnipresentes: texto, m\u00fasica, valores burs\u00e1tiles, datos de sensores&#8230; El sentido de cada dato est\u00e1 determinado por los elementos que lo preceden: una palabra adquiere su significado completo en funci\u00f3n de las palabras que la han precedido en una frase; la predicci\u00f3n de la temperatura de ma\u00f1ana se basa en las temperaturas observadas hoy y en d\u00edas anteriores; o la identificaci\u00f3n de un patr\u00f3n en una se\u00f1al de audio requiere analizar la secuencia sonora durante un cierto tiempo&#8230;<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las redes de neuronas cl\u00e1sicas no son adecuadas para este tipo de secuencias, ya que carecen de \u201c<\/span><b>memoria<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u201d.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La primera aproximaci\u00f3n para manejar correctamente este tipo de datos fue el <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/recurrent-neural-network-rnn-de-que-se-trata\"><span style=\"font-weight: 400;\">Recurrent Neural Networks (RNNs)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Sin embargo, estos tienen dificultades para retener informaci\u00f3n lejana debido al <\/span><b>vanishing gradient<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (los gradientes se encogen en cada capa del RNN, volvi\u00e9ndose cada vez m\u00e1s peque\u00f1os, tan peque\u00f1os que ya no permiten actualizar efectivamente los pesos de capas demasiado alejadas entre s\u00ed, perdiendo as\u00ed informaci\u00f3n sobre el inicio de una secuencia al llegar al final de la misma).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para superar esta limitaci\u00f3n crucial y permitir que las redes de Deep Learning procesen eficientemente secuencias largas, se han desarrollado arquitecturas m\u00e1s sofisticadas de RNNs.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre las m\u00e1s efectivas y populares se encuentran las <\/span><b>Gated Recurrent Units (GRUs).<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las GRUs son una mejora de los RNNs simples, dise\u00f1adas para manejar mejor la memoria, y por lo tanto la transmisi\u00f3n de informaci\u00f3n, durante largos per\u00edodos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fec55f2 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"fec55f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/Gated-Recurrent-Units-DataScientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181314\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/Gated-Recurrent-Units-DataScientest-1.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/Gated-Recurrent-Units-DataScientest-1-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/Gated-Recurrent-Units-DataScientest-1-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/Gated-Recurrent-Units-DataScientest-1-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51c5eda elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"51c5eda\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entender el machine learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb0ca26 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cb0ca26\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b591fda elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b591fda\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">El mecanismo clave: Las Puertas (Gating Mechanism)<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-203768b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"203768b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La innovaci\u00f3n principal de las GRUs, y de los RNNs de su familia (como los LSTMs), reside en el uso de <\/span><b>\u00abpuertas\u00bb (gating mechanism)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En lugar de simplemente mezclar la entrada actual y el estado oculto anterior (previous hidden state h t-1) de manera bruta, como lo hace un RNN simple, las GRUs utilizan estas puertas para <\/span><b>controlar selectiva y din\u00e1micamente el flujo de informaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a trav\u00e9s de la unidad recurrente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas puertas act\u00faan como filtros, basadas en funciones de activaci\u00f3n (como la sigmoide por ejemplo), para decidir qu\u00e9 informaci\u00f3n de la antigua memoria y de la nueva entrada es m\u00e1s importante.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un GRU utiliza dos puertas esenciales:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>La Puerta de Reinicio (Reset Gate):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Esta puerta decide qu\u00e9 parte del estado oculto anterior es <\/span><b>ignorad\/a<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o \u00abolvidada\u00bb al calcular un estado candidato potencial para el nuevo estado oculto.<\/span><\/li><li><b>La Puerta de Actualizaci\u00f3n (Update Gate):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Decide cu\u00e1nto del estado oculto anterior debe ser <\/span><b>conservado<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>cu\u00e1nto del nuevo estado candidato<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (que representa la nueva informaci\u00f3n potencial a integrar) debe ser <\/span><b>a\u00f1adido<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para formar el nuevo estado oculto.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a86e467 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a86e467\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos mecanismos permiten al GRU retener o olvidar informaci\u00f3n durante per\u00edodos prolongados.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e40c7e3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e40c7e3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94e06e4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"94e06e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">GRU vs LSTM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6e3614 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d6e3614\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los <\/span><b>Long Short Term Memory (LSTMs) <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">son muy similares a las GRUs, tambi\u00e9n utilizan \u201cpuertas\u201d para manejar su memoria a largo plazo y atenuar el vanishing gradient.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La diferencia con las GRUs es que utilizan tres puertas, en lugar de solo dos para las GRUs, lo que los hace m\u00e1s complejos y m\u00e1s largos de entrenar.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f468cf elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3f468cf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/08\/Gated-Recurrent-Units-DataScientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181315\" 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href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Dominar las GRU (Gated Recurrent Units)<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3114e1f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3114e1f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4be73d0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4be73d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Las ventajas de las GRUs<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f821650 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f821650\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La principal ventaja de las GRUs frente a los RNNs cl\u00e1sicos, reside en su capacidad para capturar de manera efectiva las dependencias entre los datos de una misma serie, incluso si est\u00e1n m\u00e1s alejados. De hecho, gracias a las puertas, el GRU puede seleccionar de manera selectiva retener informaci\u00f3n relevante sobre secuencias muy largas e ignorar la que no lo es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, en una frase muy larga, un GRU puede aprender a mantener en la memoria el sujeto principal y el verbo, incluso si est\u00e1n separados por muchas palabras, para asegurar la coherencia gramatical y sem\u00e1ntica al final de la frase. Esta capacidad los hace particularmente efectivos para comprender el contexto en largas series de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas puertas permiten que los gradientes circulen m\u00e1s directamente a trav\u00e9s del tiempo, evitando que se vuelvan demasiado peque\u00f1os (vanishing) cuando retroceden hacia las primeras capas de la red. Esto estabiliza <\/span><b>el entrenamiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y permite que la red aprenda eficazmente los <\/span><b>pesos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que capturan las dependencias a largo plazo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los LSTMs tambi\u00e9n siguen estos principios. Sin embargo, las GRUs tienen una arquitectura m\u00e1s simple, con menos par\u00e1metros (menos puertas) que los LSTMs. Esto se traduce en una eficiencia computacional aumentada: generalmente son m\u00e1s r\u00e1pidos de entrenar y de ejecutar, todo mientras alcanzan un rendimiento de punta en una amplia variedad de tareas secuenciales, a veces incluso superando a los LSTMs.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Lo cual es una ventaja significativa para las aplicaciones en tiempo real o cuando los recursos de c\u00e1lculo son limitados.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-252ec32 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"252ec32\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" 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class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Convertirse en experto en GRU<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9bc3899 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9bc3899\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eeb014e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eeb014e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfQu\u00e9 aplicaciones?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3981149 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3981149\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las ventajas de las GRUs abren la puerta a numerosas aplicaciones concretas en diversos campos:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nlp-introduccion\"><b>Natural Language Processing (NLP)<\/b><\/a><b> :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Las GRUs son ampliamente utilizadas para tareas como la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, la generaci\u00f3n de texto, el an\u00e1lisis de sentimientos, el reconocimiento de voz (speech recognition) y otras tareas donde la comprensi\u00f3n del contexto secuencial es crucial.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Series Temporales (Time Series):<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Tambi\u00e9n son eficaces para la predicci\u00f3n de valores futuros basados en un historial (previsiones financieras, meteorol\u00f3gicas, consumo de energ\u00eda&#8230;).<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Modelado de Secuencias Diversas:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Finalmente, se utilizan regularmente para generar M\u00fasica, genomas y cualquier otro dato que se presente en forma de secuencia ordenada.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ac62f9b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ac62f9b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element 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la memoria a <\/span><b>largo plazo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y superan los problemas de entrenamiento de los RNNs simples, como el vanishing gradient.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Su eficiencia, su robustez y su buen rendimiento las convierten en una opci\u00f3n popular en <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a> y <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">Machine Learning<\/a> para una amplia variedad de aplicaciones.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-375ab8a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"375ab8a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" 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\"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfEn qu\u00e9 se diferencian las GRUs de las LSTMs?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las GRUs tienen una arquitectura m\u00e1s simple con solo dos puertas, mientras que las LSTMs usan tres, lo que hace que las GRUs sean m\u00e1s r\u00e1pidas de entrenar y ejecutar.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de las GRUs?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las GRUs capturan dependencias a largo plazo en secuencias, evitan el vanishing gradient y requieren menos recursos computacionales que las LSTMs.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 aplicaciones tienen las GRUs?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las GRUs se aplican en NLP, predicci\u00f3n de series temporales, reconocimiento de voz, generaci\u00f3n de texto, m\u00fasica y m\u00e1s datos secuenciales.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Para un tratamiento eficaz de datos secuenciales en Deep Learning y Machine Learning, es esencial entender las Gated Recurrent Units (GRUs), estas redes neuronales son capaces de recordar informaci\u00f3n clave a lo largo del tiempo. 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