2022年2月4日 · 门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种，用于处理序列数据。与传统的RNN相比，GRU在捕捉序列数据中的长期依赖关系时表现更出色。它是一种效率更高、训练速度更快的RNN变体。

2025年2月2日 · GRU是在2014年Cho,etal.《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling》(门控循环神经网络在序列建模上的实证评估)论文中提出的，是目前非常流行的一个变体，因为它比LSTM网络要简单，但在某些情况能产生同样出色的效果。

2024年4月11日 · 门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种，用于处理序列数据。与传统的RNN相比，GRU在捕捉序列数据中的长期依赖关系时表现更出色。它是一种效率更高、训练速度更快的RNN变体。

2025年2月19日 · GRU（门控循环单元，Gated Recurrent Unit） 是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，它被设计用来解决标准 RNN 中存在的梯度消失问题，并且在很多任务中能有效捕捉长时间依赖关系。 GRU 是由 Cho et al. 在 2014 年提出的，它的设计简化了长短期记忆网络（LSTM）的结构，同时保持了类似的性能。

2017年12月24日 · 在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型：门控循环单元（GRU）。根据 Cho, et al. 在 2014 年的介绍，GRU 旨在解决标准 RNN 中出现的梯度消失问题。GRU 也可以被视为 LSTM 的变体，因为它们基础的理念都是相似的，且在某些情况能产生同样出 …

门控循环单元（gated recurrent unit，GRU） (Cho et al., 2014) 是一个稍微简化的变体，通常能够提供同等的效果， 并且计算 (Chung et al., 2014) 的速度明显更快。 由于门控循环单元更简单，我们从它开始解读。

为此，Cho、van Merrienboer、 Bahdanau和Bengio[1]在2014年提出了GRU门控循环单元，这个结构如图 4.53所示，是对LSTM的一种改进。 它将遗忘门和输入门合并成更新门，同时将记忆单元与隐藏层合并成了重置门，进而让整个结构运算变得更加简化且性能得以增强。

门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时容易出现的梯度消失和梯度爆炸问题，同时相对另一种常见的 RNN 变体长短期记忆网络（LSTM），它…

2022年5月1日 · 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种简化版的LSTM（长短期记忆网络），专门用于解决长序列中的梯度消失问题。 与 LSTM 相比， GRU 具有更简单的结构和较少的参数，但在许多任务上表现出类似的性能，因此被广泛应用于自然语言处理（NLP）、时 …

2021年11月13日 · gru（门控循环单元）原理+ 代码实现 GRU说白了就是加了两个门，这两个门控制最终隐藏状态的输出，其中还是那一套换汤不换药。 R是重置门，决定上一个时间步 \(h_{t-1}\) 是否要被重置，如果R元素全为0，很显然我们就丢掉了上一个时间步的h信息。