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GRU(Gated Recurrent Unit)是Cho在2014年提出,为LSTM的一个变种,GRU保持了LSTM的效果、结构更加简单易于训练,同时也可以解决长短时记忆和梯度问题。
在LSTM中引入了三个门函数:输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GRU模型将细胞状态和隐藏状态进行混合,其中只有两个门:分别是更新门和重置门。具体结构如下图所示: