Gated Recurrent Unit (GRU) は、2014 年に Cho らによって提案されたリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) の一種です。関連する論文の結果は次のとおりです。シーケンスモデリングにおけるゲートリカレントニューラルネットワークの実証的評価”。 GRU は、長いシーケンス データを処理するときに従来の RNN が遭遇する勾配消失の問題を解決するように設計されており、シーケンス内の長期依存関係をより適切に捕捉するために、更新ゲートとリセット ゲートを導入することで情報の流れを制御します。