Una GRU simplifica la arquitectura de una LSTM combinando algunas de sus compuertas internas en menos componentes, reduciendo la cantidad de parámetros y el costo computacional del modelo, mientras mantiene una capacidad similar para manejar dependencias en secuencias relativamente largas.
Cuándo se prefiere sobre LSTM
Al ser más simple y rápida de entrenar, una GRU suele ser una buena primera opción cuando los recursos computacionales son limitados o el conjunto de datos no es enorme, aunque en problemas con secuencias muy largas y complejas, una LSTM puede seguir teniendo una ligera ventaja de desempeño.