GRU

GRU（门控循环单元）是一种用于深度学习的循环神经网络（RNN）结构。它通过引入门控机制来控制信息的流动，从而解决了传统RNN中的长期依赖问题。GRU由更新门和重置门组成，这两个门共同决定了网络在每个时间步的状态更新和信息保留程度。相比于传统的LSTM（长短时记忆网络），GRU的结构更为简单，参数更少，计算效率更高。这使得GRU在自然语言处理、语音识别和机器翻译等领域取得了显著的性能提升。然而，在某些复杂任务中，LSTM可能会比GRU表现得更好。总之，GRU是一种强大的RNN变体，适用于许多实际应用。