GRU（Gated Recurrent Unit）和LSTM（Long Short-Term Memory）作为循环神经网络的重要变体，通过引入门控机制有效缓解了传统RNN在处理长序列时面临的梯度消失问题。然而，在实际应用中，一个常见且关键的问题是：GRU是否比LSTM更具优势？如果答案成立，我们又为何要优先考虑使用GRU？

首先，理解二者的基本架构差异至关重要。LSTM采用了输入门、遗忘门和输出门三个独立门控机制，并配备了一个单独的记忆单元，使其能够灵活控制信息的流入、流出和长期保留。相比之下，GRU则对结构进行了简化，仅包含更新门和重置门两个门控组件，并将记忆单元与隐藏状态合并，整体结构更为紧凑。

这种精简设计直接带来了GRU的一项显著优势——更高的计算效率。由于GRU比LSTM少一个门控结构，其参数总量更少，从而提升了训练速度并降低了模型复杂度。这一点在资源受限的环境中尤为重要，例如移动端或嵌入式系统的部署场景。

其次，从训练角度来看，GRU通常具有更快的收敛速度。这归因于其较短的梯度传播路径，不仅减少了梯度消失的可能性，也避免了LSTM中复杂的乘法运算所带来的额外计算负担。因此，在训练数据有限或时间周期紧张的情况下，GRU往往能更快达到理想性能。

此外，尽管LSTM理论上具备更强的表达能力，但在诸如语言建模、机器翻译及时间序列预测等实际任务中，GRU的表现并不逊色，甚至在某些情况下更具优势。其简洁性有助于降低过拟合风险，尤其适用于数据量较小或特征维度较高的情况。

最后值得一提的是，GRU的实现相对简单，易于理解和上手。对于希望快速构建和测试序列模型的研究人员与开发者而言，GRU是一个非常实用的选择。

综上所述，GRU在继承LSTM核心优势的基础上，通过结构优化实现了更高的计算效率和更快的训练速度，使其在多种应用场景下成为更具吸引力的选项。