文章 "使用 Python 的深度学习 GRU 模型到使用 EA 的 ONNX，以及 GRU 与 LSTM 模型的比较"

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新文章 使用 Python 的深度学习 GRU 模型到使用 EA 的 ONNX，以及 GRU 与 LSTM 模型的比较已发布：

我们将指导您完成使用 Python 进行 DL 制作 GRU ONNX 模型的整个过程，最终创建一个用于交易的专家顾问 (EA)，然后将 GRU 模型与 LSTM 模型进行比较。

GRU 是门控循环单元 (Gated Recurrent Unit) 的缩写，代表类似于 LSTM（长短期记忆，Long Short-Term Memory）的循环神经网络 (RNN，recurrent neural network) 架构的变体。

与 LSTM 非常相似，GRU 是为对顺序数据进行建模而设计的，能够跨时间选择性地保留或省略信息。值得注意的是，GRU 相对于 LSTM 拥有精简的架构，参数更少。这一特性提高了训练的便利性和计算效率。

GRU 和 LSTM 的主要区别在于它们对记忆单元状态的处理。在 LSTM 中，记忆单元状态与隐藏状态不同，并通过三个门进行更新：输入门、输出门和遗忘门。相反，GRU 用“候选激活向量”取代记忆单元状态，通过两个门进行更新：重置门和更新门。

总之，GRU 成为序列数据建模中 LSTM 的首选替代方案，特别是在存在计算约束或需要更简单架构的情况下。

作者：Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

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