Recurrent Neural NetworksからLSTMの派生であるGRUについて説明してください。
GRU(Gated Recurrent Unit)は、Recurrent Neural Networks（RNN）における古典的なLSTM(Long Short Term Memory）を改良したものです。GRUは既存のLSTM隠れ状態に置き換えるための2つの新しい結合を導入しています。だからGRUはより少ない計算量で同じ出力を生成することができます（または出力を1歩先に一致します）。 GRUは簡単にLSTMに置き換えられますが、計算上のオーバーヘッドは劇的に減ります。 GRUは、隠れ状態（セルの状態と呼ばれます）が「レセプター」（入力と現在の状態を受け取る部分）し、「アップデータ」（出力を受け取る部分）し、「リセットゲート」（覚える必要があるかの判定を受け取る部分）で構成されます。これにより、プロセッサは「アップデータ」を介して、入力から隠れ状態を更新できます。GRUに関する多くの機能は、LSTMの両方が持っていますが、GRUはそれらを1つのゲートとしてマッピングします。これにより、より深く、より効率的に情報を処理できます。GRUは、シーケンシアルなパターンを扱う際に優れた性能を発揮します。そのため、これは自然言語処理（NLP）などの多くの状況の文書分類や機械翻訳などのためにさまざまなタスクを表す効果的な方法として利用されています。 GRUは既存のLSTMの改良として登場しましたが、学際的なモデルとして自然言語処理の主なアプリケーションで優れた結果を発揮しています。LSTMを使用したモデルではないので、複雑なパターンを取り扱う際はLSTMの方が優れていますが、一般的な使用用途ではGRUの方がパフォーマンスがいいことがわかりました。