GRU

GRU（门控循环单元）是一种常用于处理序列数据的深度学习模型。它由门控循环神经网络（RNN）发展而来，通过引入更新和重置门来控制信息的流动。GRU具有较短的时间延迟和较高的计算效率，适用于各种任务，如自然语言处理、语音识别和机器翻译等。与传统的RNN相比，GRU能够更好地捕捉长期依赖关系，并减少梯度消失或梯度爆炸的问题。因此，GRU在实际应用中被广泛使用，并取得了良好的效果。