2023年9月10日 · 这种被称为GRU（门控循环单元）的神经网络由Cho等人于2014年引入，其主要目的是解决标准循环神经网络中的 梯度消失 问题。 GRU也可以被视为 LSTM 的一个变种， …

GRU¶ class torch.nn. GRU (input_size, hidden_size, num_layers = 1, bias = True, batch_first = False, dropout = 0.0, bidirectional = False, device = None, dtype = None) [source] [source] ¶ …

GRU（Gated Recurrent Unit）网络是一种 循环神经网络 （Recurrent Neural Network, RNN）的变体，它使用了 门控机制 （gated mechanism）来控制信息的流动和记忆。 相比于传统 …

An embedder for an GRU module. This class adds the following functionality to torch.nn.GRU : Compatibility with TensorDict: the hidden states are reshaped to match the tensordict batch size.

2025年2月18日 · GRU（Gated Recurrent Unit）是一种具有门控机制的神经网络单元，专门设计用于处理序列数据，适合建模长时间依赖的任务。 与LSTM不同，GRU的结构相对简单，仅包含 …

GRU的简洁实现. 简洁实现与从零开始实现类似，也是在RNN简洁实现代码的基础上，修改模型的定义. 将rnn层替换为gru层

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 …

2025年2月11日 · Gated Recurrent Units（GRUs）是一种改进的循环神经网络结构，它通过引入门控机制，有效地解决了传统RNNs的长期依赖问题。而GRUs通过更新门和重置门的控制， …

2025年1月28日 · 门控循环单元（gru）作为一种灵活而高效的rnn变体，已经成为深度学习领域的重要组成部分。通过引入门控机制，gru能够在长序列数据的学习中有效地

2025年2月26日 · GRU模型GRU(Gated Recurrent Unit),也称门控循环单元结构，它是传统RNN的变体，同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联，环节梯度消失和梯度爆炸现象，同 …