RU 网络内部包含两个门使用了更新门（update gate）与重置门（reset gate）。重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 [RNN]模型。这两个门控向量决定了哪些信息最终能作为门控循环单元的输出。这两个门控机制的特殊之处在于，它们能够保存长期序列中的信息，且不会随时间而清除或因为与预测不相关而移除。 GRU 门控结构如下图所示:
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