随着深度学习的不断发展，循环神经网络（RNN）在处理时间序列和自然语言处理等领域表现出了强大的能力。然而，传统RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，导致其在长序列任务中的表现受限。为了应对这些问题，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）应运而生。GRU是一种高效的循环神经网络变体，能够在保持信息的同时减少计算复杂度。本文将详细解析GRU的原理、结构以及其在多分类预测中的应用。
一、GRU
GRU是一种改进型的循环神经网络，最早由Chung等人在2014年提出。它通过引入门控机制（Gate Mechanism），能够在长时间序列中有效捕获信息。相比于长短时记忆网络（LSTM），GRU结构更简单，参数更少，同时能够达到与LSTM相近的性能。
GRU的核心在于两个门：
更新门（Update Gate）：决定当前状态中保留多少历史信息，以及添加多少新信息。
重置门（Reset Gate）：决定丢弃多少历史信息。
二、GRU的核心结构与工作原理
GRU的核心组件包括：
1. 隐藏状态（Hidden State）
隐藏状态是GRU的记忆单元，存储当前时间步的信息。
2. 更新门（Update Gate）
更新门控制新信息与旧信息的权重平衡
3. 重置门（Reset Gate）
重置门决定需要丢弃多少历史信息
4. 候选隐藏状态（Candidate Hidden State）
候选隐藏状态是当前时间步新的信息
5. 隐藏状态更新
最终的隐藏状态通过更新门结合当前状态和历史状态计算得出
三、GRU的优势
参数更少：相比LSTM，GRU没有单独的记忆细胞（Cell State），只需两个门（LSTM有三个门），因此训练更高效。
**长依赖捕获：**通过门控机制，GRU能够有效缓解梯度消失问题。
**简单易用：**由于其结构较为简单，GRU在许多实际任务中可达到与LSTM相近甚至更优的性能。
四、部分代码与参数设置
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('data.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
num_samples=size(res,1);
num_size=0.7;
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
L = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
X = res(1:end,1: L)';
Y = res(1:end,L+1: end)';
%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % Adam 梯度下降算法
'MaxEpochs', 500, ... % 最大训练次数 500
'InitialLearnRate', 1e-2, ... % 初始学习率为 0.001
'L2Regularization', 1e-4, ... % L2正则化参数
'MiniBatchSize',128,... % BatchSize
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率下降
'LearnRateDropFactor', 0.1, ... % 学习率下降因子 0.1
'LearnRateDropPeriod', 90, ... % 经过450次训练后 学习率为 0.001 * 0.1
'Shuffle', 'every-epoch', ... % 每次训练打乱数据集
'ValidationPatience', Inf, ... % 关闭验证
'Plots', 'training-progress', ... % 画出曲线
'Verbose', false);
五、运行结果
