GRU 基础教程

递归神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，而门控循环单元（GRU）是 RNN 的一个变种，它通过简化内部结构来提高效率和性能。本教程将介绍 GRU 的基本概念、工作原理以及如何使用它们来构建模型。

什么是 GRU？

GRU 是一种特殊的 RNN 架构，它通过引入门控机制来控制信息流。GRU 有两个门：更新门和重置门，它们允许模型记住或忘记信息。

GRU 的工作原理

1. 更新门：决定哪些信息应该被保留或丢弃。
2. 重置门：决定哪些信息应该被重置或更新。
3. 候选激活：生成新的激活值，用于更新隐藏状态。

使用 GRU 构建模型

以下是一个使用 Keras 构建 GRU 模型的简单例子：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import GRU, Dense

model = Sequential()
model.add(GRU(50, input_shape=(timesteps, features)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

扩展阅读

想了解更多关于 GRU 的信息？请阅读以下教程：

• Keras 官方文档 - GRU

[center]https://cloud-image.ullrai.com/q/GRU/[/center]