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最终的输出是两个GRU的输出拼接,这可以利用输入序列的双向信息。GRU与LSTM的主要区别在于GRU没有细胞状态和忘记门,它合并了LSTM的输入门和遗忘门,并没有输出门,这使得GRU的结构更简单。GRU通过门机制可以选择性地遗忘先前的隐藏状态,这样既可以利用长期记忆,也可以及时抛弃那些可能会对当前输出产生误导的信息,这使得GRU能够更好地建模长序列。它是一种特殊的循环神经网络,通过门机制来控制信息
什么是GRU？为什么要学习GRU？
gru
——gru
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