GRU层是一种循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)中的一种特殊类型,全称为门控循环单元(Gated Recurrent Unit)。它是一种用于处理序列数据的神经网络模型,常用于自然语言处理、语音识别等任务中。
GRU层中的"丢失"指的是在进行序列数据处理时,由于长期依赖关系的存在,信息可能会在时间序列中逐渐消失或被遗忘。为了解决这个问题,GRU引入了门控机制,通过控制信息的流动来减少信息的丢失。
GRU层相比于传统的循环神经网络(如LSTM)具有以下优势:
GRU层适用于以下场景:
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