1.ª parte: Comprensión de los modelos GRU

¿Sabías que estos modelos pueden recordar hasta miles de pasos temporales, en comparación con las redes neuronales recurrentes estándar, que normalmente solo pueden recordar menos de cien pasos temporales? Comprender los modelos GRU es esencial para utilizarlos de forma eficaz en la implementación de modelos de traducción automática.

En este ejercicio, implementarás un modelo sencillo que tiene una capa de entrada y una capa GRU. A continuación, utilizarás el modelo para producir valores de salida para un arreglo de entrada aleatorio.

No te desanimes por estar utilizando datos aleatorios. El objetivo de este ejercicio es comprender la forma de los resultados producidos por la capa GRU. En capítulos posteriores, introducirás oraciones reales en las capas GRU para realizar la traducción.