GRU attention

GRU attention是将GRU和注意力机制结合起来的一种模型。与LSTM attention类似，GRU attention也是通过动态地分配不同的权重来捕捉输入序列中的重要信息。GRU attention在计算每个时间步的输出时，会先计算一个注意力权重向量，然后将输入序列的元素和对应的权重向量进行加权求和，得到一个加权的输入，再将其输入到GRU中进行计算。

与LSTM相比，GRU具有更少的参数和更快的计算速度，因此在一些应用中表现更好。而GRU attention可以进一步提高模型的性能，增强其对输入序列中重要信息的捕捉能力。

以下是一些与GRU attention相关的论文：

1. Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling. arXiv preprint arXiv:1412.3555.

这篇论文对GRU和LSTM进行了比较，发现在一些任务上GRU的表现略优于LSTM，例如对语音信号的建模。

2. Xu, K., Ba, J., Kiros, R., Cho, K., Courville, A., Salakhudinov, R., ... & Bengio, Y. (2015). Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. International conference on machine learning.

这篇论文中，GRU attention被应用于图像字幕生成任务，通过将图像中不同部分的注意力权重与相应的文字信息进行关联，以生成更加准确的图像字幕。

3. Xu, Z., Liang, F., & Xu, J. (2016). Gated recurrent neural networks for named entity recognition. arXiv preprint arXiv:1606.01736.

这篇论文中，GRU attention被应用于命名实体识别任务，通过动态地分配不同的权重来捕捉输入序列中的重要信息，以提高模型的性能。

这些论文都展示了GRU attention在不同任务上的有效性和应用前景。