GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）变体，旨在处理序列数据。 GRU在LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）的基础上进行了简化，引入了更少的参数量和结构复杂度。

2024年2月5日 · GRU 网络结构为了精简内部结构，提升运算效率，将LSTM 中的输入门、遗忘门、输出门结构整合为更新门和重置门，且使用一个更新门控就可以实现神经网络的遗忘和选择记忆，这样使得参数大大减少，GRU原理如下：

GRU（Gate Recurrent Unit）是 循环神经网络 （Recurrent Neural Network, RNN）的一种。 和 LSTM （Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决 长期记忆 和反向传播中的梯度等问题而提出来的。 GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么我们要使用新人GRU（2014年提出）而不是相对经受了更多考验的LSTM（1997提出）呢。 用论文中的话说，相比LSTM，使用GRU能够达到相当的效果，并且相比之下更容易进行训练，能够很大程度上提 …

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GRU网络是针对 RNN 的两个最经典的变体之一（另一个为LSTM，可参考 boom：详解 LSTM：Long Short Term Memory networks）。 GRU相对LSTM来说，门控机制更为简便，只存在更新门和重置门两个门控机制。

2018年5月10日 · GRU (Gated Recurrent Unit) 是由 Cho, et al. (2014) 提出，是LSTM的一种变体。 GRU的结构与LSTM很相似，LSTM有三个门，而GRU只有两个门且没有细胞状态，简化了LSTM的结构。 而且在许多情况下，GRU与LSTM有同样出色的结果。 GRU有更少的参数，因此相对容易训练且过拟合问题要轻一点。 目录. 下图展示了GRU的网络结构，GRU的网络结构和LSTM的网络结构很相似，LSTM中含有三个门结构和细胞状态，而GRU只有两个门结构：更 …

2017年12月24日 · LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模，而 GRU 基于这样的想法在保留长期序列信息下减少梯度消失问题。 本文介绍了 GRU 门控机制的运算过程，更详细的内容请查看原论文。 在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型：门控循环单元（GRU）。 根据 Cho, et al. 在 2014 年的介绍，GRU 旨在解决标准 RNN 中出现的梯度消失问题。 GRU 也可以被视为 …

GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。 和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。 GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么我们要使用新人GRU（2014年提出）而不是相对经受了更多考验的LSTM（1997提出）呢。 下图1-1引用论文中的一段话来说明GRU的优势所在。 简单译文：我们在我们的实验中选择GRU是因为它的实验效 …

门控循环单元 （GRU）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种，用于处理序列数据。 与传统的RNN相比， GRU 在捕捉序列数据中的长期依赖关系时表现更出色。 它是一种效率更高、训练速度更快的RNN变体。

Gated Recurrent Unit (GRU) 是由 Cho, et al. (2014) 1 提出的一种循环神经网络结构，它的目的是缓解标准的循环神经网络（RNN）存在的梯度消失问题。 GRU 和 LSTM 有着相似的设计思路，并且在一些情况下，两者确实能够得到同样好的效果。