GRU 的残差连接：构建更深的循环神经网络

# 1. 引言

### 1.1 背景知识

循环神经网络（RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络模型，具有记忆和上下文关联能力。它在自然语言处理、时间序列预测等领域表现出色。然而，传统RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其长期依赖建模能力。

### 1.2 问题的提出

在神经网络训练中，长期依赖问题导致网络难以学习到远距离的依赖关系，从而限制了其在复杂任务上的效果。为了解决这一问题，本文将探讨如何利用残差连接和GRU结构相结合，以提升神经网络的建模能力和效果。

# 2. 循环神经网络简介

### 2.1 传统循环神经网络

传统的循环神经网络（RNN）是一种递归神经网络结构，通过在时间序列数据上展开来处理序列信息。它在每个时间步接收输入和隐藏状态，并通过权重共享的方式传递信息。然而，传统RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，导致难以捕捉长期依赖关系。

### 2.2 循环神经网络的应用

循环神经网络在自然语言处理、时间序列预测、语音识别等任务中广泛应用。例如，情感分析可利用RNN实现文本情感判断，机器翻译可以借助RNN实现长句翻译等。

### 2.3 循环神经网络的局限性

传统RNN的短期记忆问题导致难以捕捉长序列信息，同时难以并行化处理；在反向传播时，梯度的连乘导致梯度消失或梯度爆炸。这些问题限制了传统RNN在实际任务中的表现。

# 3. 残差连接在深度神经网络中的应用

### 残差连接原理

残差连接作为一种新颖的方式，可以解决神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。在残差连接中，每个模块的输入不再是直接传递给输出，而是与输出相加，从而形成模块的最终输出。这种设计可以让神经网络更容易地学习残差函数，使得网络更深时反而更容易训练。

### 残差连接在卷积神经网络中的应用

在卷积神经网络（CNN）中，残差连接的思想被广泛运