门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）是一种改进的循环神经网络结构，由Cho等人在2014年提出，旨在解决标准RNN的梯度消失问题。它通过引入更新门和重置门机制，动态控制信息在时间序列中的流动：更新门决定保留多少历史信息，重置门则调节当前输入与历史状态的融合程度。GRU的设计简洁高效，只有两个门控单元，相比长短期记忆网络（LSTM）更易于训练和优化，同时在序列建模任务中展现出卓越的性能。
在AI产品开发实践中，GRU因其参数较少、计算高效而被广泛应用于序列数据处理场景。例如，在自然语言处理产品中，GRU用于实现机器翻译、情感分析和聊天机器人，提升响应速度和准确性；在时间序列预测应用中，如金融风控或用户行为分析，GRU能高效处理实时数据流，优化资源利用，特别适合移动端和嵌入式设备的轻量级部署，推动智能产品在真实世界的落地。
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