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GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是 LSTM 的一个"简化进阶版"。

LSTM (Long Short-Term Memory, 长短期记忆网络) 是序列模型之旅的"最终Boss"。

理解循环神经网络（RNN）的内部机制是掌握深度学习序列模型（如 LSTM、Transformer）的基石。本文将从直观和数学角度介绍 RNN，然后使用 PyTorch 从零实现一个 RNN 模型。