gru的输入输出结构与普通的rnn是一样的。有一个当前的输入a和上一个节点传递下来的隐状态hidden stateb这个状态包含了之前节点的相关信息。结合a和bgru会得到当前隐藏节点的输出和传递给下一个节点的隐状态c。

在中文文本分类领域，我们常常需要使用循环神经网络（RNN）来对文本进行分类。其中，门控循环单元（GRU）是一种特殊的RNN结构。GRU的输入输出结构类似于普通的RNN，每个节点都有一个当前的输入a和一个上一个节点传递下来的隐状态b。不同的是，GRU的隐状态b包含了之前节点的相关信息，并且通过一个门控机制来控制信息的流动。通过将当前输入a和隐状态b结合起来，GRU可以得到当前隐藏节点的输出和传递给下一个节点的隐状态c。这种结构能够有效地捕捉文本中的长期依赖关系，从而提高文本分类的准确性和效率。