请用通俗易懂的语言描述GRU模型

GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是一种用于处理序列数据的循环神经网络模型，它在LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆）模型的基础上进行了简化和改进。

GRU模型中的关键点是门控机制，可以自适应地控制信息的传递和遗忘。GRU模型中有两个门：更新门和重置门。更新门控制前一时刻的状态是否需要更新，重置门控制前一时刻的状态是否需要被遗忘。这样，GRU模型可以更好地捕捉序列数据之间的长期依赖关系。

与LSTM模型相比，GRU模型在参数数量和计算复杂度上都有所减少，因此在一些应用场景中可以更高效地训练和使用。