GRU神经网络结构

GRU（门控循环单元）是一种常用于处理序列数据的神经网络结构。它结合了长短时记忆网络（LSTM）和简单的循环神经网络（RNN）的特点，旨在解决长期依赖问题并减少计算量。GRU通过引入“门”机制来控制信息的流动，包括重置门、更新门和候选隐藏状态。重置门决定了哪些过去的信息需要被遗忘，更新门决定了哪些过去的信息需要被保留，而候选隐藏状态则充当了临时存储过去信息的角色。GRU的训练过程通常使用梯度下降算法进行优化，以最小化预测值与真实值之间的差异。由于其高效性和灵活性，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成果。