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- GRU (门控循环单元)，易懂。-CSDN博客
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。
- 【模型】GRU模型详解 - 知乎 - 知乎专栏
简洁高效：GRU 相比 LSTM 更简洁，计算效率更高，尤其在内存受限的环境中更具优势。 强大的时间序列建模能力：能够捕捉时间序列中的长期依赖，适合需要时序特征学习的任务。
- 【机器学习】探索GRU：深度学习中门控循环单元的魅力-腾讯云开发者社区-腾讯云
GRU是传统RNN的变体，通过更新门和重置门有效捕捉长序列语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象，结构比LSTM简单。 Pytorch提供了GRU工具，使用方便。
- Gated recurrent unit - Wikipedia
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 long short-term memory (LSTM) with a gating mechanism to input or forget certain features, [2] but lacks a context vector or output gate, resulting in fewer
- 一篇讲透一个强大算法模型，GRU ！！_gru模型-CSDN博客
GRU是一种改进版的循环神经网络（RNN）。 它用来处理序列数据，比如时间序列、语音、文本等。 在传统的RNN中，模型很容易遇到“遗忘”问题：它很难记住长期的上下文信息。 而GRU通过引入一种“门机制”来更好地管理信息的保留和更新。
- 聊聊GRU的基本概念与原理 - 知乎
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，其也是为了解决循环神经网络中计算梯度， 以及矩阵连续乘积可以导致 梯度消失 或 梯度爆炸 的问题而提出。
- 深入理解 GRU 及其 PyTorch 实现 - Jeremy Fengs Blog
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。
- 【模型】一篇入门之-GRU门控单元循环神经网络（从原理到代码）-老饼讲解
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，并展示GRU神经网络的代码实现例子，通过本文，可以快速了解GRU循环神经网络是什么，有什么特点，以及如何
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