本帖最后由 keer_zu 于 2024-5-16 13:29 编辑
1. 什么是GRUGRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期**和反向传播中的梯度等问题而提出来的。 GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么我们要使用新人GRU（2014年提出）而不是相对经受了更多考验的LSTM（1997提出）呢。 下图1-1引用论文中的一段话来说明GRU的优势所在。 图1-1 R-NET: MACHINE READING COMPREHENSION WITH SELF-MATCHING NETWORKS（2017） 译文：我们在我们的实验中选择GRU是因为它的实验效果与LSTM相似，但是更易于计算。 简单来说就是贫穷限制了我们的计算能力... 相比LSTM，使用GRU能够达到相当的效果，并且相比之下更容易进行训练，能够很大程度上提高训练效率，因此很多时候会更倾向于使用GRU。 OK，那么为什么说GRU更容易进行训练呢，下面开始介绍一下GRU的内部结构。 | 
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