深度学习时间序列预测:GRU算法构建多变量时间序列预测模型+代码实战
注意参考:深度学习多变量时间序列预测:GRU算法构建单变量时间序列预测模型+代码实战
GRU(Gate Recurrent Unit)是循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的一种。和LSTM(Long-Short Term Memory)一样,也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。
GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几,那么为什么我们要使用新人GRU(提出)而不是相对经受了更多考验的LSTM(1997提出)呢。
下图1-1引用论文中的一段话来说明GRU的优势所在。