GRU uses so-called reset and update

GRU uses so-called reset and update gate to dispel the problem of vanishing gradient. These gates can be trained to keep information for long without losing the information througha period or eliminating unnecessary information to predict[25]. The whole GRU structure information is shown in Fig. 3.

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GRU使用所谓的“重置和更新门”来消除梯度消失的问题。可以训练这些门以长时间保存信息，而不会在<br>一段时间内丢失信息或消除不必要的信息以进行预测[25]。整个GRU结构信息如图3所示。

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GRU使用所谓的重置和更新门来消除消失梯度的问题。这些门可以训练，以保持信息很长一段时间，而不会失去通过信息<br>一个周期或消除不必要的信息来预测[25]。整个 GRU 结构信息以图 3 显示。

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GRU使用所谓的重置和更新门来消除消失梯度的问题。这些门可以被训练用来长时间保存信息而不会丢失信息<br>一段时间或消除不必要的信息进行预测[25]。整个GRU结构信息如图3所示。<br>

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