GRU是循环神经网络（RNN）的一种，全称为门控循环单元（Gated Recurrent Unit）。它是由深度学习领域的一位大牛Cho在2014年所提出的，用于解决RNN长期依赖的问题。GRU通过特定的门控机制来控制信息的输入和输出，从而避免了梯度消失和爆炸等问题。因此，GRU在自然语言处理、语音识别、计算机视觉等领域得到了...
GRU是门控循环单元（Gated Recurrent Unit），它是循环神经网络（RNN）的一种变体。由于其独特的设计，GRU能够控制信息的流动，从而避免了梯度消失和爆炸等问题。由深度学习领域的专家Cho在2014年首次提出，GRU的目的是解决RNN在处理长期依赖关系时的挑战。由于其简单性和自适应性，GRU在多个领域，如自然语...
GRU 门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流行的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题 在LSTM中，引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门。而在GRU中，只有两个...