GRU（门控循环单元）：比LSTM更简单的循环神经网络

GRU（Gate Recurrent Unit）是一种循环神经网络（RNN），由CHO提出，可以有效地解决RNN中无法长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相似，GRU采用了更新门和重置门，但它去除了细胞状态，使用隐藏状态来传递信息。作为LSTM的变种，GRU在许多情况下表现相似，但计算更简单，更易于实现。因此，它被广泛应用于各种深度学习任务中。