门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是 LSTM 的一个稍微简化的变体，通常能够提供同等的效果，并且计算训练的速度更快。

门控循环单元原理图：参考门控循环单元

原理图中各个图形含义：

• X(t)：表示当前时刻输入的信息（假设输入的样本个数为 n，输入个数为 d）
• H(t-1)：表示上一时刻的隐藏状态。隐藏状态充当了神经网络的记忆，包含之前节点数据信息的综合（假设上一个时间步的隐状态的单元个数为 h）
• H(t)：表示传递到下一时刻的隐藏状态。
• H'(t)：表示候选隐藏状态（candidate hidden state）。
• R(t)：表示重置门（reset gate），允许我们控制“可能还想记住”的过去状态的数量。
• Z(t)：表示更新门（update gate），允许我们控制新状态中有多少个是旧状态的副本。
• σ：激活函数 sigmoid，可以将数据变为 (0, 1) 范围的数值。
• tanh：激活函数 tanh，可以将数据变为 (-1, 1) 范围的数值。
• W(xr) 和 W(xz) 是维度为 d×h 的权重参数，W(hr) 和 W(hz) 是维度为 h×h 的是权重参数，W(xh) 是维度为 d×h 的权重参数， W(hh) 是维度为 h×h 的是权重参数
• b(r)、b(z)、b(h) 是维度为 1×h 的偏置参数。

重置门和更新门的计算公式如下：

候选隐状态的计算公式如下：

下一时刻的隐藏状态公式如下：

• 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系；

• 更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。

参考一文人人都能看懂的GRU