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 旨在解决标准 RNN 中出现的梯度消失问题。GRU 也可以被视为 LSTM 的变体，因为它们基础的理念都是相似的，且在某些情况能产生同样出色的结果。如果读者希望了解 LSTM 与 GRU 的详细区别，可以查看论文 Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling。
GRU 原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdf
GRUS
GRU 背后的原理与 LSTM 非常相似，即用门控机制控制输入、记忆等信息而在当前时间步做出预测，表达式由以下给出：
