门控循环单元 Gated Recurrent Unit

门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称 GRU）是一种循环神经网络 (RNN) 的变体，由 Cho 等人于 2014 年提出，相关论文成果为「Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling」。 GRU 的设计旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失问题，它通过引入更新门 (update gate) 和重置门 (reset gate) 来控制信息的流动，从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。