门控循环单元（GRU）的基本概念与原理

LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模，而 GRU 基于这样的想法在保留长期序列信息下减少梯度消失问题。本文介绍了 GRU 门控机制的运算过程，更详细的内容请查看原论文。 在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型：门控循环单元（GRU）。根据 Cho, et al. 在 2014 年的介绍，GRU 旨在解决

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