GRU神经网络有哪些超参数需要人为设置？

GRU神经网络有多个超参数需要人为设置，以下是其中的一些：

1. 隐藏状态向量的维度。这个超参数决定了每个时间步骤上GRU模型中隐藏状态向量的维度大小。

2. 输入向量的维度。这个超参数决定了每个时间步骤上GRU模型中输入向量的维度大小。

3. 序列的最大长度。这个超参数决定了GRU模型最大能够接受多长的输入序列。

4. Dropout率。这个超参数决定了在训练过程中应该随机丢弃多少神经元，以防止过拟合。

5. 学习率。这个超参数决定了每次更新模型参数时应该更新多少。

6. 迭代次数。这个超参数决定了模型应该运行多少个迭代周期，以便在训练集上进行学习。

7. 批处理大小。这个超参数决定了在每次更新模型参数时应该使用多少个样本。

这些超参数的选择对于GRU模型的性能和训练速度都有重要影响，需要根据具体任务和数据集进行调整。