Attention-based GRU：结合注意力机制，使得模型可以更加关注输入序列中重要的部分，提升序列建模能力。 Deep GRU：通过堆叠多个 GRU 层来构建更深的模型，增加模型的学习能力。

2022年2月4日 · GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。

2025年3月3日 · GRU 主要包含两个门控机制：重置门（Reset Gate）和更新门（Update Gate），以及一个隐藏状态。 以下是各部分的详细介绍： 重置门（Reset Gate）：决定了上一时刻的隐藏状态 有多少信息需要被遗忘。 它接收当前输入 和上一时刻的隐藏状态，通过一个 Sigmoid 函数计算出一个介于 0 到 1 之间的值。 公式为：，其中 是 Sigmoid 函数， 和 分别是重置门的权重矩阵和偏置向量。 当 接近 0 时，表示上一时刻的隐藏状态大部分信息将被遗忘；当 …

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。

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 …

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。

2024年2月5日 · 门控循环单元 (Gated Recurrent Unit，GRU)于2014年由Cho等 [1]提出，可以看作是LSTM的一个变种，其将LSTM的遗忘门和输入门结合为一个单一的更新门，去掉输出门，增加重置门，同时合并了单元状态和隐藏状态，使最终的模型比标准LSTM模型更简单，训练速度更快，并且在性能上与LSTM不分伯仲。 两种网络的结构图如下： (左LSTM，右GRU) 接下来KAU就将具体介绍GRU的原理、优化、改进及其代码实现。 并将GRU与优化的GRU应用于时序预测/ …

2017年12月24日 · GRU 有两个有两个门，即一个重置门（reset gate）和一个更新门（update gate）。 从直观上来说，重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。

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 …

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. 一、GRU原理讲解. 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 …