10、基于TensorFlow和Keras的循环神经网络（RNN）实战

基于TensorFlow和Keras的循环神经网络（RNN）实战

1. GRU网络介绍

LSTM网络计算成本较高，因此研究人员找到了一种几乎同样有效的RNN配置，即门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）架构。在GRU中，不区分工作记忆和长期记忆，仅使用一种由h（隐藏状态）表示的记忆。GRU单元通过重置门和更新门向该状态记忆添加信息或从中移除信息。

1.1 GRU单元内部流程

1. 更新门u( ) ：输入按照特定方程流入u( )门。
2. 重置门r( ) ：输入按照特定方程流入r( )门。
3. 候选状态记忆 ：根据r( )门的输出、输入等，按照特定方程计算候选长期记忆。
4. 更新状态记忆 ：结合上述三个计算，按照特定方程得到更新后的状态记忆。

若想了解GRU的更多细节，可阅读以下研究论文：
- K. Cho等人的“Learning Phrase Representations using RNN Encoder - Decoder for Statistical Machine Translation” (2014)，链接：https://arxiv.org/abs/1406.1078
- J. Chung等人的“Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling” (2014)，链接