GRU类似LSTM，也是为了解决RNN长期记忆的梯度消失问题

LSTM有三个不同的门，参数较多，训练困难。GRU只含有两个门控结构，调优后相比LSTM效果相差无几，且结构简单，更容易训练，所以很多时候会更倾向于使用GRU。

 

GRU在LSTM的基础上主要做出了两点改变 ：

（1）GRU只有两个门。GRU将LSTM中的输入门和遗忘门合二为一，称为更新门（update gate），控制前边记忆信息能够继续保留到当前时刻的数据量；另一个门称为重置门（reset gate），控制要遗忘多少过去的信息。

（2）取消进行线性自更新的记忆单元（memory cell），而是直接在隐藏单元中利用门控直接进行线性自更新。GRU的逻辑图如图所示：

GRU

 

参考：https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/81013548

人人都能看懂的GRU

RNN/LSTM/GRU推导

GRU(Gated Recurrent Unit) 更新过程推导及简单代码实现

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