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。

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，使得模型可以更加关注输入序列中重要的部分，提升序列建模能力。 Deep GRU ：通过堆叠多个 GRU 层来构建更深的模型，增加模型的学习能力。 5. GRU ...

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。

2025年3月3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。

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。

有读者发现在pytorch里面的GRU写法相比原版对 h^{t-1} 多了一个映射，相当于一个GRU变体，猜测是多加多这个映射能让整体实验效果提升较大。如果有了解的同学欢迎评论指出。

Gated Recurrent Unit (GRU) 是由 Cho, et al. (2014) 1 提出的一种循环神经网络结构，它的目的是缓解标准的循环神经网络（RNN）存在的梯度消失问题。GRU 和 LSTM 有着相似的设计思路，并且在一些情况下，两者确实能够得到同样好的效果。

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。

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。

2024年4月11日 · GRU（Gated Recurrent Unit）是一种常用于处理序列数据的深度学习模型，特别是在自然语言处理（NLP）和时间序列分析领域。它是一种循环神经网络（RNN）的变种，旨在解决长期依赖和梯度消失问题。在本文中，我将介绍GRU模型的基本原理、结构和应用。