Python 实现GRU(门控循环单元)多输入单输出(不调用工具箱函数)（含完整的程序和代码详解）

内容概要：文章详细介绍了一个完全自定义的多输入单输出 GRU 门控循环单元模型的实现。涵盖了 GRU 的基础知识、模型架构、代码实现及训练过程。文章通过手动编写 GRU 模型的所有关键组成部分，包括输入门、重置门、更新门以及前向传播方法，帮助读者深刻理解 GRU 内部机制。 适合人群：对循环神经网络有一定了解的深度学习研究者和开发者，特别是希望深入了解 GRU 工作原理的人群。 使用场景及目标：① 探索如何从零开始实现复杂的神经网络模型；② 适用于处理时序数据的任务，如时间序列预测、自然语言处理等。 其他说明：尽管模型实现了基本功能，但仍有提升空间。建议后续尝试不同的优化算法和正则化方法，以提高模型性能。