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（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11月13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， …

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。 相比于传统的RNN，它能够更好地处理长期依赖（long-term dependencies）问题，而相比于 LSTM （Long Short-Term Memory），它 ...

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

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，可以选择性地保留和

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，同时它的结构和计算机要比LSTM更简单，他的核心结构可以分为两个部分解析：更新门重置门GRU的内 …

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。

2023年8月25日 · GRU (Gated Recurrent Unit)循环神经网络是一种使用GRU门控循环单元来作为隐神经元的神经网络. 本文讲解GRU神经网络的原理，以及GRU神经网络的具体结构，并展示GRU神经网络的代码实现例子

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] ¶ Apply a multi-layer gated recurrent unit (GRU) RNN to an input sequence. For each element in the input sequence, each layer computes the following function: