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门控递归单元（GRU）是递归神经网络的门控机制，由Kyunghyun Cho等人在2014年提出。GRU就像带有忘记门的长短期记忆（LSTM），但由于缺少输出门，因此参数比LSTM少。GRU在某些较小和频率较低的数据集上表现出更好的性能。GRU在复音音乐建模，语音信号建模和自然语言处理的某些任务上的性能类似于LSTM 。
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