GRU

GRU（门控循环单元）是一种常用于深度学习的神经网络结构，特别是在处理序列数据时。它是由Kyunghyun Cho等人于2014年提出的，旨在解决长短期记忆（LSTM）网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。GRU通过引入更新门、重置门和候选隐藏状态来控制信息的流动，从而实现对长期依赖关系的建模。与LSTM相比，GRU的结构更为简单，参数较少，计算效率更高。然而，在某些任务上，LSTM可能仍然具有更好的性能。总的来说，GRU是一种有效的序列模型，适用于各种自然语言处理、语音识别和时间序列预测任务。