"GRU (Gated Recurrent Unit)" 是另一種流行的遞迴神經網路 (RNN) 架構，它和 LSTM (Long Short-Term Memory) 類似，也被設計用來解決標準 RNN 的梯度消失問題以及更好地處理序列數據中的長期依賴關係。相較於 LSTM，GRU 通常被認為在結構上更簡潔一些，並且在某些任務上也能達到與 LSTM 相當甚至更好的性能。
GRU 的核心組件：門 (Gates)
GRU 主要由兩個門控制信息的流動：- 更新門 (Update Gate): 這個門的作用類似於 LSTM 中的遺忘門和輸入門的結合。它決定了前一個時間步的隱藏狀態應該保留多少到當前時間步，以及新的輸入信息應該加入多少。
- 重置門 (Reset Gate): 這個門主要決定了前一個時間步的隱藏狀態在計算當前候選隱藏狀態時需要考慮多少。它可以幫助模型忘記過去的不相關信息。
GRU 的運作方式 (簡化版):
- 計算重置門和更新門的激活值： GRU 接收前一個時間步的隱藏狀態和當前輸入，並使用 Sigmoid 函數分別計算重置門和更新門的激活值。
- 計算候選隱藏狀態： 重置門的輸出會與前一個時間步的隱藏狀態進行元素級的乘法，決定需要保留多少過去的信息。然後，這個經過調整的先前隱藏狀態會與當前輸入一起輸入到一個 Tanh 函數中，產生候選的隱藏狀態，這個候選狀態包含了基於當前輸入和部分過去信息的新信息。
- 計算最終的隱藏狀態： 更新門的輸出決定了前一個時間步的隱藏狀態和候選隱藏狀態應該如何混合。如果更新門的輸出接近 1，則更多的前一個隱藏狀態會被保留；如果接近 0，則更多的候選隱藏狀態會被使用。最終的隱藏狀態就是這兩者的加權平均。
GRU 與 LSTM 的比較：
- 門的數量： GRU 只有兩個門（更新門和重置門），而 LSTM 有三個門（遺忘門、輸入門和輸出門）。這使得 GRU 的結構更簡單，參數更少，訓練速度可能更快。
- 單元狀態： LSTM 有一個單獨的單元狀態來長期儲存信息。GRU 沒有明確的單元狀態，它直接使用隱藏狀態來傳遞信息。更新門同時控制了信息的遺忘和新信息的添加。
- 性能： 在許多任務上，GRU 和 LSTM 的性能都非常接近。選擇使用哪種架構通常取決於具體的任務和數據集，可能需要進行實驗比較。
GRU 的優點：
- 結構更簡潔： 相較於 LSTM，GRU 的結構更簡單，更容易理解和實現。
- 參數更少： 由於門的數量較少，GRU 的參數也更少，這可能使其在較小的數據集上更容易訓練，並且更不容易過擬合。
- 計算效率可能更高： 由於結構更簡單，GRU 的計算效率可能比 LSTM 高一些。
GRU 的應用：
GRU 和 LSTM 一樣，被廣泛應用於各種序列數據處理任務，包括：
- 自然語言處理 (NLP)
- 語音辨識 (Speech Recognition)
- 時間序列預測 (Time Series Forecasting)
- 影片分析 (Video Analysis)
總之，GRU 是一種有效且流行的遞迴神經網路架構，它通過更簡潔的門機制實現了與 LSTM 相似的長期記憶能力，並且在許多實際應用中表現出色。研究人員和工程師會根據具體的任務需求和實驗結果來選擇使用 LSTM 還是 GRU。
