什么是 GRU？GRU 与 LSTM 的核心区别是什么？

今天，小编将在这篇文章中为大家带来GRU 的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。

一、什么是 GRU

GRU 全称 Gated Recurrent Unit，中文名为门控循环单元，是一种改进型的循环神经网络（RNN），由 Cho 等人于 2014 年提出，核心目标是解决传统 RNN 的梯度消失 / 爆炸问题，同时简化 LSTM（长短期记忆网络）的结构。

GRU 保留了 LSTM 的门控机制，但将其简化为 2 个门：更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate），去掉了 LSTM 中的细胞状态（Cell State），仅通过隐藏状态（Hidden State）传递信息，结构更简洁、计算效率更高。

重置门：控制前一时刻的隐藏状态有多少信息被 “遗忘”，决定是否忽略历史信息，聚焦当前输入。

更新门：兼具 LSTM 输入门和遗忘门的功能，控制前一时刻隐藏状态和当前候选状态的融合比例，平衡历史信息与新信息的权重。

与传统 RNN 相比，GRU 能更好地捕捉序列数据的长距离依赖关系；与 LSTM 相比，它参数更少、训练速度更快，在文本分类、机器翻译、语音识别等序列建模任务中应用广泛。

不过 GRU 和 LSTM 的性能差异并不绝对，在短序列任务中两者效果相近，在长序列复杂场景下 LSTM 可能略占优势，具体需结合任务需求选择。

二、GRU 与 LSTM 的核心区别

GRU（门控循环单元）和 LSTM（长短期记忆网络）均为解决传统 RNN 梯度消失问题的门控机制循环神经网络，核心差异在于门结构数量、状态传递方式和计算复杂度，具体区别如下：

1、门结构数量不同

LSTM 包含3 个门：输入门、遗忘门、输出门，还设计独立的细胞状态（Cell State） 负责长距离信息传递；GRU 仅保留2 个门：更新门和重置门，去掉独立细胞状态，直接通过隐藏状态传递信息，结构更简洁。

2、信息传递机制不同

LSTM 的细胞状态是信息传递的核心载体，三个门分别控制信息的写入、遗忘和输出，通过细胞状态与隐藏状态的交互实现长依赖捕捉；GRU 的更新门兼具 LSTM 输入门和遗忘门的功能，控制历史信息保留比例，重置门则决定是否忽略历史信息，仅用隐藏状态完成信息传递，逻辑更简化。

3、计算效率与参数规模不同

GRU 的参数数量比 LSTM 少约 1/3，训练时的计算开销更低，运行速度更快，更适合资源受限的场景；LSTM 因结构更复杂，参数更多，在长序列复杂任务（如长文本翻译）中，对信息的精细把控能力略占优势。

4、性能表现差异

在短序列、简单任务（如文本分类）中，两者性能相近；在长序列、高复杂度任务（如语音合成、长文档生成）中，LSTM 的门控机制对信息的筛选更精细，效果可能更优。

以上就是小编这次想要和大家分享的有关GRU 的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。