ResNet-GRU

ResNet-GRU是将ResNet和GRU两种神经网络结构进行结合的一种模型。ResNet是一种深度残差网络，通过引入跳跃连接和残差块来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。而GRU是一种门控递归单元，用于处理序列数据的建模，它通过更新门和重置门来控制信息的流动和遗忘。将ResNet和GRU结合起来，可以在处理序列数据时充分利用ResNet的残差学习能力和GRU的门控机制，从而提高模型的性能和泛化能力。具体而言，ResNet-GRU模型可以通过在ResNet的残差块中使用GRU单元来替代普通的卷积层或全连接层，从而实现对序列数据的建模和特征提取。这种结合可以使模型更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系，并提高模型在序列任务上的表现。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习基础网络 ResNet](https://blog.csdn.net/weixin_30783629/article/details/98268807)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [模型CNN-RNN-LSTM和GRU简介](https://blog.csdn.net/qq_33932782/article/details/117198151)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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