门控循环单元神经网络

门控循环神经网络是在简单循环神经网络的基础上进行改进的一种网络结构。它引入了门控机制来控制信息的传递。这些门控机制可以决定记忆单元中需要保留多少信息，需要丢弃多少信息，以及新的状态信息应该保存到记忆单元中的程度等。这样的设计使得门控循环神经网络能够学习更长跨度的依赖关系，同时避免了梯度消失和梯度爆炸的问题。

具体来说，门控循环神经网络通过在状态和隐藏层之间引入线性依赖关系来解决梯度消失和梯度爆炸的问题。相较于普通循环神经网络，门控循环神经网络的状态和隐藏层之间的关系更加复杂，参数也更多。其中，LSTM和GRU是两种常见的门控循环神经网络模型。

在门控循环神经网络中，LSTM（长短期记忆）和GRU（门控循环单元）是两种常见的单元类型。LSTM通过输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流动，以及记忆单元的更新和输出。而GRU则通过更新门和重置门来控制信息的传递和记忆单元的更新。当更新门和重置门的值分别为1和0时，GRU网络就退化成了简单循环神经网络。

总结起来，门控循环神经网络是一种具备门控机制的循环神经网络，能够更好地处理长期依赖关系并避免梯度消失和梯度爆炸的问题。其中，LSTM和GRU是常见的门控循环神经网络模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [门控循环神经网络LSTM与GRU（附python演练）](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/125713815)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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