GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。
在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GRU模型中只有两个门：分别是更新门和重置门。
GRU的效果在中等偏大规模的数据量上和LSTM性能相当，或者由优于LSTM，在超大型数据处理上，GRU和LSTM各有优劣，GRU的处理时间更短，精度也挺高，适用于实时性要求。LSTM精度稍高，但是及其耗时。
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