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需求预测：深度学习模型_（7）.门控循环单元（GRU）.docx

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门控循环单元（GRU）

在上一节中，我们介绍了循环神经网络（RNN）的基本原理和结构，以及它在时间序列预测中的应用。然而，标准的RNN在处理长序列数据时存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这些问题限制了RNN在实际应用中的效果。为了解决这些问题，门控循环单元（GatedRecurrentUnit,GRU）应运而生。GRU是一种改进的RNN结构，通过引入门控机制来控制信息的流动，从而更好地处理长序列数据。本节将详细介绍GRU的原理和结构，并通过具体的代码示例展示如何在需求预测中应用GRU模型。

GRU的基本原理

1.门控机制

GRU通过引入两个门控机制来

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