在前兩篇文章，我們分別介紹了 RNN (Recurrent Neural Network) 與 LSTM (Long Short-Term Memory)。RNN 為序列建模提供了基礎架構，但受限於梯度消失與爆炸問題，難以捕捉長距離依賴；LSTM 則透過引入 記憶單元 (Cell State) 與 門控機制 (Gating Mechanism)，成功緩解了這一問題。

然而，LSTM 的設計相對複雜，每個時間步需要更新三個門 (遺忘門、輸入門、輸出門) 與一個記憶單元，計算成本高且參數量龐大。2014 年，Cho 等人在處理機器翻譯問題時提出了一種更簡化的替代方案——GRU (Gated Recurrent Unit)。

GRU 的核心思想是: 保留 LSTM 的核心優勢 (門控記憶機制)，但去除冗餘設計，讓模型更輕量、更高效。

GRU 的設計動機

LSTM 雖然強大，但存在兩個痛點:

• 參數多，訓練慢: 每個 LSTM 單元有三個門與一個記憶單元，計算開銷大。
• 模型過於複雜: 在某些任務中，LSTM 的輸出門設計顯得多餘，因為輸出與記憶單元的分離未必必要。

GRU 將 LSTM 的「遺忘門」與「輸入門」合併為「更新門 (Update Gate)」，並去掉獨立的記憶單元，直接用隱藏狀態 $h_t$ 來承載資訊。這樣的設計大幅簡化了結構，同時保留了建模長距依賴的能力。

GRU 的結構直觀理解

可以用「筆記本」的比喻來理解:

• 更新門: 決定要不要覆蓋舊的內容。
• 重置門: 決定在寫新內容時，要不要忽略舊的資訊。
• 隱藏狀態: 同時扮演了 LSTM 的「記憶單元」與「輸出」，簡化了設計。

因此，GRU 本質上是 LSTM 的精簡版，保留長期記憶能力，但運算量較小。

GRU 與 LSTM 的比較

研究結果顯示，在許多應用中，GRU 與 LSTM 的表現非常接近，有時甚至更好；但在特別長的序列上，LSTM 仍可能優於 GRU。

GRU 的優點

• 結構簡單，訓練更快
  • 門數少，參數更少，計算量更低。
• 效果接近 LSTM
  • 多數 NLP 與語音任務中，GRU 與 LSTM 準確率相差不大。
• 記憶力強於 RNN
  • 能有效捕捉長距依賴。

GRU 的缺點

• 靈活性略低於 LSTM
  • 由於沒有獨立的記憶單元，對特別長的序列可能不如 LSTM 表現穩定。
• 缺乏標準共識
  • 在某些任務上，研究者仍更偏好使用 LSTM 作為基準模型。

實務應用

• 自然語言處理 (NLP)
  • 機器翻譯 (GRU Encoder-Decoder)
  • 聊天機器人
  • 文本情感分析
• 語音任務
  • 語音辨識
  • 語音合成
• 時間序列分析
  • 股價、天氣、IoT 感測器預測
• 邊緣運算環境
  • 計算資源有限時，GRU 相較 LSTM 更高效。

GRU 在深度學習發展中的地位

GRU 的誕生可以看作是 RNN → LSTM 的進一步演化:

• RNN: 基礎的序列建模，但梯度消失嚴重。
• LSTM: 透過門控與記憶單元，解決長期依賴問題。
• GRU: 在保留門控機制的同時，簡化結構、減少參數。

雖然近年來 Transformer 已經取代了 LSTM/GRU，成為 NLP 的主流，但在計算資源有限、序列長度中等的情境下，GRU 仍然是一個高性價比的選擇。

結語

GRU (Gated Recurrent Unit) 是 LSTM 的簡化版本，將遺忘門與輸入門合併為更新門，並移除了獨立的記憶單元，直接使用隱藏狀態 $h_t$ 來同時承擔「記憶」與「輸出」。

這樣的設計讓 GRU 在保有建模長距依賴能力的同時，參數更少、訓練更快，特別適合於 資源受限的應用場景。在大部分任務中，GRU 的表現與 LSTM 相差無幾，是一個實務上非常有吸引力的選擇。

然而，隨著 Transformer 的興起，LSTM 與 GRU 在 NLP 領域的應用逐漸退居次要地位。但在 時間序列預測、語音處理、邊緣設備 等任務中，GRU 依然有不可替代的價值。

下一篇，我們將延伸到 序列到序列 (Seq2Seq) 架構，看看如何將 LSTM 或 GRU 應用在機器翻譯等多對多的序列建模任務中。