Gated recurrent units (GRUs) are a gating mechanism in recurrent neural networks, introduced in 2014 by Kyunghyun Cho et al. [1] The GRU is like a long short-term memory (LSTM) with a gating mechanism to input or forget certain features, [2] but lacks a context vector or output gate, resulting in fewer parameters than LSTM. [3]

2025年2月27日 · Gated Recurrent Units (GRUs) are a type of RNN introduced by Cho et al. in 2014. The core idea behind GRUs is to use gating mechanisms to selectively update the hidden state at each time step allowing them to remember important information while discarding irrelevant details.

2024年2月5日 · 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（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，仅包含两个门（更新门和重置门）而不是三个门（输入门、遗忘门和输出门）。 这种结构的简化使得GRU在保持效果的同时提高了计算效率。 GRU单元的输出由这两个门控机制共同决定，从而可以根据需要保留或丢弃输入信息。 在GRU网络中，隐藏状态不仅保留了序列前面的记忆信息，而且能够通过门控机制 …

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，因为它们的设计思路很相似，并且在某些情况下，它们都能产生相当出色的结果。

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。 二. GRU网络的结构图如图一所示。 主要由更新门和重置门组成。 1）重置门 r_t , 重置门 r_t 的计算公式如下： r_t = \sigma (W_rx_t + U_rh_ {t-1}+b_r) 由当前位置输入 x_t 和上一位置隐层的输出 h_ {t-1} 经线性变化相加后再接 sigmoid 组成。 由 …

2023年5月4日 · GRU stands for Gated Recurrent Unit, which is a type of recurrent neural network (RNN) architecture that is similar to LSTM (Long Short-Term Memory). Like...

GRU门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流行的一种网络。

2022年2月21日 · Gated Recurrent Units (GRU) and Long Short-Term Memory (LSTM) have been introduced to tackle the issue of vanishing / exploding gradients in the standard Recurrent Neural Networks (RNNs). In this article, I will give you an overview of GRU architecture and provide you with a detailed Python example that you can use to build your own GRU models.

The gated recurrent unit (GRU) (Cho et al., 2014) offered a streamlined version of the LSTM memory cell that often achieves comparable performance but with the advantage of being faster to compute (Chung et al., 2014).