与传统反向传播算法不同，BPTT（Back-Propagation Through Time）算法引入了时间维度，并考虑了序列数据中的时序关系。 在 BPTT 中，隐藏状态 ht 的更新规则包含了当前时刻的输入 X t 和上一个时刻的隐藏状态 ht−1，从而能够更好地捕捉到序列数据中的时间相关性。 首先，让我们来了解一下常见的循环神经网络结构。 在 RNN 中，隐藏状态会随着时间步的推移而更新，并在每个时间步生成一个输出。 这种结构允许网络捕捉到序列数据中的时间相关性，使得其在时序任 …

bp算法只考虑了上下层级之间梯度的纵身传播；而bptt同时考虑了层级间的纵向传播和时间上的横向传播，同时在两个方向上进行参数优化。 参考 [1] https://www. cnblogs.com/wacc/p/5341 670.html

2024年9月14日 · BPTT （Backpropagation Through Time）是一种用于训练** 递归神经网络 （RNN）**的反向传播算法，特别适用于处理序列数据或时间序列。 BPTT 的核心思想是将 RNN 展开成一个深度的前馈 神经网络，然后使用标准的反向传播算法来计算和更新权重。 它可以看作是反向传播算法的延伸，专门用于有时间依赖性的序列数据。 下面是 BPTT 的工作原理和其应用的详细解释。 1. 递归 神经网络的时间依赖性. RNN 通过其隐藏状态保留前一步的信息，使得当 …

2020年5月4日 · Long Short-Term Memory (LSTM) are a type of neural network designed to handle long-term dependencies by handling the vanishing gradient problem. One of the fundamental techniques used to train LSTMs is Backpropagation Through Time (BPTT) where we have sequential data. In this article we summarize ho

本文将对循环神经网络rnn的结构及其反向传播bptt进行介绍. 注：这里需要区别 递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN). 也是缩写为RNN，递归神经网络是空间维度的展开，网络为树形结构.

The unrolled RNN is essentially a feedforward neural network with the special property that the same parameters are repeated throughout the unrolled network, appearing at each time step. Then, just as in any feedforward neural network, we can apply the chain rule, backpropagating gradients through the unrolled net.

事实上，像这种需要把梯度沿时间通道传播的 BP 算法是有一个专门的名词来描述的——Back Propagation Through Time（常简称为 BPTT，可译为“时序反向传播算法”） 不妨举一个具体的栗子来加深理解，假设： 由 NN 处的讨论可知这是一个非常经典、有效的配置，其中： \frac {\partial L_ {t}} {\partial o_ {t}}*\varphi^ {'}\left ( o_ {t}^ {*} \right) = o_ {t} - y_ {t}

2019年3月6日 · bptt 剖析. rnn网络结构比较复杂，bptt在梯度计算时也不同于常规。 不同1：权重共享，多个误差. 常规是误差分两条路传递，然后每条路分别算w，很容易理解. 而权重共享时，一个权重，生成了2个误差，还有个总误差，到底用哪个？怎么反向？

11 小时之前 · 文章浏览阅读7次。通过之前的探讨，我们已经看到了RNN的全貌。实际上，我们要实现的是一个在水平方向上延伸的神经网络。另外，考虑到基于Truncated BPTT的学习，只需要创建一个在水平方向上长度固定的网络序列即可，来吧，开始实现(迫不及待！

2024年11月8日 · BPTT（Back Propagation Through Time）是一种专门针对RNN的梯度计算方法。 其基本思想是将时间展开，将RNN视为一个多层前馈网络，然后应用标准的反向传播算法来计算梯度。