GRU-Transformer结构组成

GRU-Transformer结构由两部分组成：GRU（Gate Recurrent Unit）和Transformer。GRU是一种循环神经网络结构，它可以轻松地处理时间序列数据，同时减轻了梯度消失和爆炸的问题。Transformer则是一种非循环神经网络结构，它通过自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系，并且可并行化，能够处理更长的序列数据。结合使用可以更好地处理序列数据，提高模型的效果。