( ) یک مکانیسم دروازه‌ای در هستند که در سال ۲۰۱۴ توسط کیونگ‌هیون چو و همکارانش ایجاد شدند. مانند یک (LSTM) با یک دروازه فراموشی کار می‌کند، اما پارامترهای کمتری نسبت به LSTM دارد، زیرا فاقد دروازه خروجی است. عملکرد GRU در برخی از وظایف مانند مدل‌سازی موسیقی چندصدایی، مدل‌سازی سیگنال گفتار و مشابه عملکرد LSTM است. GRUها عملکرد بهتری در مجموعه داده‌های کوچکتر و داده‌های کم‌بسامد دارند. 
 تغییرات مختلفی در واحد دروازه کامل وجود دارد، با استفاده از حالت مخفی قبلی و بایاس در ترکیب‌های مختلف، و یک شکل ساده به نام واحد حداقل دروازه‌ای.
 اپراتور در زیر نشان می‌دهد.
 در ابتدا، برای ، بردار خروجی عبارت است از .
 
 
 
 
 
 
 
 
 از سایر توابع فعال‌سازی نیز می‌توان استفاده کرد مشروط بر اینکه .
 با تغییر و می‌توان شکلهای دیگری از مدل را ایجاد کرد: 
 
 
 
 
 
 
 واحد حداقل دروازه‌ای مشابه واحد تمام دروازه‌ای است، به جز اینکه بردار به روز رسانی و ریست در یک دروازه فراموشی ادغام شده‌است. 
 
 
 
 
 
 
 واحد تکراری تطبیقی محتوا یا Content Adaptive Recurrent Unit (CARU) گونه‌ای از GRU است که در سال ۲۰۲۰ توسط کاهو چان و همکاران وی ایجاد شد. CARU شامل گیت به روز رسانی مانند GRU است، اما به جای گیت ریست، یک گیت تطبیقی با محتوا معرفی می‌کند. CARU برای کاهش مشکل وابستگی طولانی مدت مدل‌های RNN طراحی شده‌است. CARU پارامترهای کمتری نسبت به GRU دارد و در مسائل پردازش زبانهای طبیعی عملکردش تنها قدری بهتر از GRU است. 
 در معادلات زیر، متغیرهای حروف کوچک نشان دهنده بردارها و پارامترهای مدل را نشان می‌دهد که لایه‌های خطی هستند که از وزن‌ها و بایاس‌ها تشکیل شده‌اند. در ابتدا، برای ، CARU مستقیماً بردارد را برمی‌گرداند؛ برای خروجی‌ها عبارتند از:
 
 
 در اینجا اپراتور نشان دهنده است، و و به ترتیب نشان‌دهنده و است.
{"title": "واحد بازگشتی دروازه‌ای", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D9%88%D8%A7%D8%AD%D8%AF_%D8%A8%D8%A7%D8%B2%DA%AF%D8%B4%D8%AA%DB%8C_%D8%AF%D8%B1%D9%88%D8%A7%D8%B2%D9%87%E2%80%8C%D8%A7%DB%8C&oldid=34333348", "language": "fa"}