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。

2020年11月14日 · GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。 二、GRU详解 GRU模型中有两个门，重置门和

2024年11月13日 · GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是循环神经网络（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比，GRU内部的网络架构较为简单。

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。 二. GRU网络的结构图如图一所示。 主要由更新门和重置门组成。 1）重置门 r_t , 重置门 r_t 的计算公式如下： r_t = \sigma (W_rx_t + U_rh_ {t-1}+b_r) 由当前位置输入 x_t 和上一位置隐层的输出 h_ {t-1} 经线性变化相加后再接 sigmoid 组成。 由 …

2023年9月10日 · 这种被称为gru（门控循环单元）的神经网络由cho等人于2014年引入，其主要目的是解决标准循环神经网络中的 梯度消失 问题。gru也可以被视为 lstm 的一个变种，因为它们的设计思路很相似，并且在某些情况下，它们都能产生相当出色的结果。 grus是如何工作的？

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。

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 …

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。

2023年8月3日 · In this paper, a novel and integrated deep learning framework based on convolutional neural networks was proposed for leek disease identification using an improved Cycle-GAN network, gated recurrent units, and recurrent convolutional auto-encoders.

2017年5月15日 · 相比于lstm，gru算法有以下优势： 在保留基本思想（遗忘和更新机制）的基础上，简化了网络结构。 利用update门使每个单元学习长短期特征，减小了梯度弥散的风险。