门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是 循环神经网络 （Recurrent Neural Network, RNN）的一种实现。 跟长短期记忆网络（long short-term memory， LSTM）一样，其也是为 …

In artificial neural networks, the gated recurrent unit (GRU) is a gating mechanism used in recurrent neural networks, introduced in 2014 by Kyunghyun Cho et al. [1] The GRU is like a …

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 …

Aug 25, 2023 · GRU (Gated Recurrent Unit)循环神经网络是一种使用GRU门控循环单元来作为隐神经元的神经网络，本文讲解GRU神经网络的原理，以及GRU神经网络的具体结构，并展 …

GRU 是一种循环神经网络，主要用于解决普通 RNN 的梯度消失问题。 它通过引入门机制（更新门和重置门）控制信息的流动，从而更好地捕获长期依赖关系。

Nov 29, 2025 · GRU作为LSTM的简化版本，通过精巧的门控设计成功平衡了模型复杂度与表达能力。 本文从RNN的局限性出发，逐步解析了GRU的核心思想、数学原理和实现细节，并通过 …

20.3.1 GRU 的基本概念 LSTM 存在很多变体，其中门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）是最常见的一种，也是目前比较流行的一种。

为了更好地理解 GRU，本文给出了各个张量的维数大小关系的数值示例。 最后，本文提供了使用 PyTorch 实现一个 2 层 GRU 模型的代码。

<p>门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称 GRU）是一种循环神经网络 (RNN) 的变体，由 Cho 等人于 2014 年提出，相关论文成果为「Empirical Evaluation of Gate […]</p>

Feb 4, 2022 · 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 …