【干货】人人都能看懂的GRU

目  录

1   什么是GRU

2   GRU浅析

    2.1 GRU的输入输出结构

    2.2 GRU的内部结构

3   LSTM与GRU的关系

4   总结

阅读时间

5min - 8min

1

什么是GRU

GRU（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，也是为了解决长期记忆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）

简单译文：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。

2

 GRU浅析

GRU的输入输出结构

GRU的输入输出结构与普通的RNN是一样的。

图2-1 GRU的输入输出结构

那么，GRU到底有什么特别之处呢？下面来对它的内部结构进行分析！

GRU的内部结构

图2-2 r，z门控

与LSTM分明的层次结构不同，下面将对GRU进行一气呵成的介绍~~~ 请大家屏住呼吸，不要眨眼。

图2-3 包含当前输入数据的h'

这里的h' 主要是包含了当前输入的x^t 数据。有针对性地对 h' 添加到当前的隐藏状态，相当于“记忆了当前时刻的状态”，类似于LSTM的选择记忆阶段。

转自：机器学习算法与自然语言处理

完整内容请点击“阅读原文”