什么是门控循环单元（GRU）

门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变种，用于处理序列数据。与传统的RNN相比，GRU在捕捉序列数据中的长期依赖关系时表现更出色，并且具有更简单的结构和更快的训练速度。

GRU的核心概念包括“门控”和“循环单元”。它通过引入门控机制来调整信息在序列中的传递程度，从而实现对长距离依赖关系的更好捕捉。具体来说，GRU包含两个门：更新门（update gate）和重置门（reset gate）。更新门用于控制上一时间步的隐藏状态对当前时间步的影响程度，而重置门则决定前一时刻的状态中有多少信息被写入当前的候选集中。

GRU的结构和计算比LSTM更简单，但它能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象。GRU的名字中包含了关键概念：“门控”和“循环单元”，这使得它在处理序列数据时能够更好地适应长期依赖关系。

GRU是一种简化的循环神经网络变体，能够解决梯度消失或爆炸的问题，并且计算速度更快。它通过引入门控机制，能够较好地解决传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸问题。