什么是门控循环神经单元网络

门控循环神经单元网络（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变种，它可以有效地解决长序列数据训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，同时还能够比传统的RNN更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

GRU与传统的RNN相比，引入了两个门控单元，即更新门和重置门，这两个门控单元能够控制当前状态的更新和遗忘，从而让网络更好地处理长序列数据。同时，GRU还可以通过调整门控单元的参数，来控制网络的记忆能力和遗忘能力，从而达到更好的效果。

总的来说，GRU是一种在长序列数据处理中表现优异的循环神经网络结构，具有很好的记忆和遗忘能力，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像处理等领域。