GRU模型，全稱門控循環單元（Gated Recurrent Unit），是一種用於處理序列數據的神經網路架構，特別適用於自然語言處理和時間序列分析等領域。GRU是傳統RNN的變體，與LSTM一樣，它能夠有效捕捉長序列之間的語義關聯，並緩解梯度消失或爆炸現象。但GRU的結構和計算通常比LSTM更簡單。
GRU的核心結構包括兩個門控機制：更新門和重置門。更新門控制前一時刻的狀態信息被帶入當前狀態的程度，而重置門控制前一狀態有多少信息被寫入當前的候選集。這兩個門控機制使得GRU能夠有效地解決長期依賴問題，避免梯度消失或梯度爆炸的問題，並能夠捕捉序列中的長期信息。
在PyTorch等深度學習框架中，GRU可以通過相應的API進行調用和配置。例如，在PyTorch中，可以通過torch.nn.GRU類來實例化一個GRU模型，該類接受輸入張量的特徵維度大小、隱層張量的特徵維度大小、隱含層的數量、是否使用雙向GRU等參數。
GRU與LSTM的比較表明，GRU在某些任務上性能與LSTM類似，尤其在復調音樂建模和語音信號建模等特定任務上。但在某些情況下，如較小的數據集上，GRU相比於LSTM表現出更好的性能。然而，LSTM在某些複雜任務中的表達能力可能優於GRU。
總之，GRU模型以其結構簡單和計算效率高而受到廣泛關注，在許多序列數據處理任務中表現出色。