门控循环单元(GRU, Gated Recurrent Unit)是循环神经网络(RNN)的一种改制构造,由 Cho 等人正在 2014 年提出。它和 LSTM 一样,旨正在处置惩罚惩罚RNN 的梯度消失和梯度爆炸问题,同时能够建模长距离依赖信息。取 LSTM 相比,GRU 构造更简约,参数更少,计较效率更高。GRU 是 LSTM 的简化版,正在不少任务上能得到相似以至更好的成效。劣点:计较效率高、参数质少、符折大范围训练。弊病:短少独立记忆单元,正在极长序列任务中可能稍逊于 LSTM。正在真际使用中, (责任编辑:) |