在深度学习和自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）是处理时序数据的重要工具。然而，传统的RNN模型容易遭遇梯度消失或梯度爆炸问题，限制了其在长序列数据上的表现。为了克服这些挑战，研究者们提出了多种改进方案，其中门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）凭借其简洁高效的结构，成为了处理时序数据的一种流行选择。本文将聚焦于GRU中的两个核心组件——更新门（Update Gate）与重置门（Reset Gate），详细剖析它们的工作原理及在模型中的作用。
GRU是RNN的一种变体，它简化了长短时记忆网络（LSTM）的结构，同时保持了处理长序列数据的能力。GRU通过引入更新门和重置门，实现了对信息的选择性传递和遗忘，从而有效缓解了梯度问题。
更新门是GRU中的第一个关键组件，它决定了当前时刻的新状态有多少要保留来自前一时刻的信息，以及多少要引入新的信息。其计算公式如下：
z_t = σ(W_z * [h_(t-1), x_t] + b_z)
其中，z_t 是更新门在时刻 t 的输出，σ 是sigmoid激活函数，W_z 和 b_z 是学习参数，h_(t-1) 是前一时刻的隐藏状态，x_t 是当前时刻的输入。更新门的输出 z_t 是一个介于0和1之间的标量，用于控制信息更新的程度。
重置门是GRU中的第二个关键组件，它决定了前一时刻的隐藏状态在生成当前候选隐藏状态时应该被遗忘多少。其计算公式如下：
r_t = σ(W_r * [h_(t-1), x_t] + b_r)
其中，r_t 是重置门在时刻 t 的输出，W_r 和 b_r 是学习参数。重置门的输出 r_t 同样是一个介于0和1之间的标量，用于调整前一时刻隐藏状态对候选隐藏状态的影响。
在得到更新门和重置门的输出后，GRU会计算当前时刻的候选隐藏状态 ṽh_t 和最终隐藏状态 h_t：
ṽh_t = tanh(W_h * [r_t * h_(t-1), x_t] + b_h)
h_t = (1 - z_t) * h_(t-1) + z_t * ṽh_t
这里，tanh 是双曲正切激活函数，W_h 和 b_h 是学习参数。候选隐藏状态 ṽh_t 基于当前输入和经过重置门调整后的前一时刻隐藏状态计算得到，而最终隐藏状态 h_t 则通过结合更新门控制的信息更新和候选隐藏状态生成。
GRU通过引入更新门和重置门，实现了对信息的有效控制和选择性传递，简化了模型结构的同时提高了处理长序列数据的能力。这两个门控机制使得GRU在时序数据处理中表现出色，成为深度学习领域处理时序数据的一种有力工具。