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。

长距离依赖建模：GRU 能够有效地捕捉时间序列数据中的长距离依赖，解决传统 RNN 的梯度消失问题。 性能不如 LSTM：在一些复杂任务中，LSTM 可能比 GRU 更强大，尤其是在处理更复杂的时间序列任务时。 较少的控制：GRU 只有两个门（与 LSTM 的三个门相比），可能在某些情况下缺乏足够的灵活性。 4. GRU 的算法变种. Bi-GRU (双向 GRU)：双向 GRU 同时在正向和反向传播序列信息，增强了模型的表现。 Attention-based GRU：结合注意力机制，使得模型可以更加 …

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，而且能够通过门控机制 …

2024年2月5日 · 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。

2019年10月18日 · In this article, we first take a brief overview of GRU networks, following which we will do a detailed mathematical derivation of the backpropagation equations using a computation graph....

GRU（Gate Recurrent Unit）是 循环神经网络 （Recurrent Neural Network, RNN）的一种。 和 LSTM （Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决 长期记忆 和反向传播中的梯度等问题而提出来的。 GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么我们要使用新人GRU（2014年提出）而不是相对经受了更多考验的LSTM（1997提出）呢。 用论文中的话说，相比LSTM，使用GRU能够达到相当的效果，并且相比之下更容易进行训练，能够很大程度上提 …

GRU网络是针对 RNN 的两个最经典的变体之一（另一个为LSTM，可参考boom：详解 LSTM：Long Short Term Memory networks）。GRU相对LSTM来说，门控机制更为简便，只存在更新门和重置门两个门控机制。

LSTM GRU with exact backpropagation derivation and implementation - tianyic/LSTM-GRU

2022年5月11日 · 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。

2019年12月9日 · In this post, I’ll discuss how to implement a simple Recurrent Neural Network (RNN), specifically the Gated Recurrent Unit (GRU). I’ll present the feed forward proppagation of a GRU Cell at a single time stamp and then derive the formulas for determining parameter gradients using the concept of Backpropagation through time (BPTT).