请描述图神经网络是如何通过引入Gated Recurrent Units来改善处理图结构数据的能力？

图神经网络（GNN）通过引入门控循环单元（Gated Recurrent Units, GRUs）能够显著提升对图结构数据的处理能力。这种结合利用了GRUs在序列数据建模中的优势，同时保留了GNN对图结构数据的固有理解。

参考资源链接：[改进的图神经网络：Gated Graph Sequence Networks在多领域应用与程序验证中的性能](https://wenku.csdn.net/doc/metga0aoo1?spm=1055.2569.3001.10343)

GRUs是一种特殊的循环神经网络单元，它通过门控机制来控制信息的流动，能够有效地捕捉序列数据中的时序依赖关系。在图神经网络中，GRUs使得网络能够在处理每个节点时考虑到时间步的信息，即前一时刻节点的状态对当前时刻的影响，这对于理解图数据的动态变化非常关键。

具体来说，当GRUs被集成到图神经网络中，网络可以在更新节点表示时，不仅考虑了相邻节点的信息，还能够融合来自历史时间步的信息。这种结合实现了对图数据局部结构和全局动态的双重建模，使得GNN能够更好地适应包含复杂时序特征的结构化数据。

此外，结合GRUs的GNN在优化技术上也有所改进，这包括对学习率的选择、权重初始化策略以及使用梯度剪切和正则化等技术，以提升模型的训练效率和防止过拟合。这些技术的运用对于提高模型在多领域应用中的性能，特别是在程序验证等任务上，有着直接的影响。

综上所述，通过引入GRUs，GNN不仅增强了对动态图结构数据的理解能力，还通过优化技术提高了模型的泛化能力和运行效率，从而在多领域中实现了性能的提升。如需深入了解这一领域的最新进展，推荐阅读《改进的图神经网络：Gated Graph Sequence Networks在多领域应用与程序验证中的性能》一文，该文详细介绍了如何将Gated Recurrent Units应用于图神经网络，并展示了它在多个实际问题上的出色表现。

参考资源链接：[改进的图神经网络：Gated Graph Sequence Networks在多领域应用与程序验证中的性能](https://wenku.csdn.net/doc/metga0aoo1?spm=1055.2569.3001.10343)