长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是循环神经网络 (neural network) (RNN)中两种主要的架构。一个主要的问题是，这两种强大的架构如何相互比较，以及何时应该选择其中一个。两者都是为了解决简单RNN的不足而开发的，特别是通过引入门控机制来应对梯度消失问题。然而，它们通过不同的设计达成此目标，这导致了结构、计算成本以及有时性能上的差异。
架构差异：门和状态管理
最明显的区别在于它们的内部结构，具体体现在门的数量以及它们管理内存的方式。
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LSTM： 使用三个不同的门：
- 遗忘门 (ft)： 决定从单元状态中舍弃哪些信息。
- 输入门 (it)： 确定将哪些新信息存入单元状态。
- 输出门 (ot)： 控制单元状态的哪一部分作为隐藏状态输出。
重要的是，LSTM在隐藏状态 (ht) 旁边维护一个独立的单元状态 (ct)。单元状态就像一个内部记忆传送带，通过遗忘门和输入门相对温和地修改。隐藏状态是单元状态的过滤版本，由输出门决定。这种分离使得对记忆的持久性和暴露拥有更专门的控制。
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GRU： 仅使用两个门：
- 重置门 (rt)： 决定在提出新的候选状态时，遗忘多少先前的隐藏状态。
- 更新门 (zt)： 决定保留多少先前的隐藏状态 (ht−1) 以及将多少新的候选隐藏状态 (h~t) 合并到最终隐藏状态 (ht) 中。
GRU 没有 独立的单元状态。它将LSTM的单元状态和隐藏状态的功能合并为一个单一的隐藏状态 (ht)。更新门直接平衡了对过去信息 (ht−1) 的保留和对新信息 (h~t) 的整合。
以下是突出结构差异的简化视图：
LSTM和GRU单元中信息流与组成部分的宏观比较。LSTM利用由三个门管理的独立单元和隐藏状态，而GRU则使用由两个门管理的单一隐藏状态。
计算效率与参数 (parameter)数量
因为GRU的门较少且没有独立的单元状态，所以它们通常比LSTM的计算效率更高。
- 更少的参数： 对于相同数量的隐藏单元，GRU层的可训练权重 (weight)和偏置 (bias)将少于LSTM层。这种差异源于输出门的缺失以及更新门的合并作用。
- 更快的计算： 门控计算更少意味着GRU单元中的每个时间步计算通常比LSTM单元更快。
- 更低的内存需求： 更少的参数也意味着在训练和推理 (inference)过程中对内存的需求会略低。
这种效率提升会很明显，尤其是在构建深层网络（堆叠RNN）或处理非常大的数据集或长序列，并且训练时间是重要因素时。
性能考量
GRU更简单的架构是否会导致更差的性能？不一定。比较LSTM和GRU的经验结果通常是混合的，并且高度依赖于具体的任务和数据集。
- 普遍的等效性： 在许多序列建模任务上，GRU的表现已显示与LSTM相当。其简化的门控可能足以捕捉所需的时间依赖性。
- 潜在的LSTM优势场景： 一些研究表明，在需要建模极长依赖或对记忆内容进行非常精确控制的任务上，LSTM可能具有轻微优势，这可能是由于其专用的单元状态充当了更受保护的记忆通道。
- 数据量： 对于较小的数据集，参数 (parameter)更少的GRU可能比LSTM具有略好的泛化能力，或者更不容易过拟合 (overfitting)。
- 收敛性： GRU有时在训练期间收敛更快，这归因于其更简单的结构以及与更新门在 ht−1 和 ht 之间直接连接相关的可能更平滑的梯度流。
没有明确的规则说明哪一个普遍优越。选择通常归结为针对您的具体问题进行经验评估。
何时选择？实用建议
考虑到它们的异同，以下是选择GRU和LSTM的实用方法：
- 从GRU开始： 如果计算资源有限，训练时间是一个考量因素，或者您正在处理相对较小的数据集，GRU通常是一个不错的默认选择，因为它在许多任务上具有效率和可比的性能。
- 如果需要，尝试LSTM： 如果您拥有充足的计算资源，并希望尽可能地提升性能，尤其是在可能涉及非常复杂或长距离依赖的任务上（如机器翻译或长文档摘要），尝试LSTM是值得的。增加的复杂度可能会带来性能优势。
- 经验性测试： 最可靠的方法通常是尝试两种架构（最初可以在较小规模上进行），并在您的特定验证集上评估它们的性能。对两种架构进行超参数 (parameter) (hyperparameter)调整对于公平比较很重要。
总而言之，LSTM和GRU都代表了对简单RNN的重大改进。GRU提供了一种精简的设计，参数更少，计算可能更快，性能通常与LSTM相当。LSTM则提供了更复杂的门控机制和独立的单元状态，这在需要精细记忆控制的特定情况下可能带来优势。最佳选择通常取决于您项目的具体约束和要求。
