递归神经网络（RNN）在处理序列数据时表现出色，而门控循环单元（GRU）是RNN的一种变体，它通过引入门控机制来简化RNN的结构并提高其性能。
GRU 工作原理
GRU主要由三个门控结构组成：更新门（Update Gate）、重置门（Reset Gate）和输出门（Output Gate）。这些门控结构允许网络根据历史信息来调整当前状态的输出。
- 更新门决定当前输入信息对当前状态的影响程度。
- 重置门决定当前输入信息对当前状态的历史信息的影响程度。
- 输出门决定当前状态的输出信息。
GRU 优势
- 结构简单：相比LSTM，GRU的结构更加简单，参数更少，训练速度更快。
- 性能优异：在许多NLP任务中，GRU的表现优于LSTM。
实践指南
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图片示例
以下是一个GRU的结构图：