它是一种用于捕捉时间相关性的神经网络架构，相较于传统的RNN和长短时记忆网络（LSTM），GRU具有更简单的结构，同时在某些任务上表现得很出色。决定前一个时间步的隐藏状态对当前时间步的影响。它也使用输入序列和前一个时间步的隐藏状态来计算一个0到1之间的值，表示保留多少前一个时间步的隐藏状态。相对于LSTM，GRU的结构更简化，有时在某些任务上可以取得类似的性能，同时具有更高的计算效率。过将更新门应