2024年9月1日 · 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 …

参考 sigmoid和tanh求导的特殊技巧 前言 对于 RNN 来说有一个时间概念，需要把梯度沿时间通道传播的 BP 算法，所以称为Back Propagation Through Time-BPTT

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。

Backpropagation through time (BPTT) is a gradient-based technique for training certain types of recurrent neural networks, such as Elman networks. The algorithm was independently derived …

2024年9月14日 · BPTT是一种用于递归神经网络（RNN）的训练算法，它通过将 RNN 在时间轴上展开，然后使用反向传播算法更新模型权重。 尽管 BPTT 能够有效处理时间序列数据中的依 …

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”）

2019年3月6日 · 首先明确一下，本文需要对RNN有一定的了解，而且本文只针对标准的网络结构，旨在彻底搞清楚反向传播和BPTT。 反向传播形象描述 什么是反向传播？

随时间反向传播算法 (BPTT)是解决反向传播算法 (BP)无法解决长期依赖问题的方法，参考文献为 [1]和 [2]。

2017年1月22日 · 但是我认为，BPTT就是标准反向传播算法在展开的循环神经网络上一个花哨的名称。 正如在反向传播算法中，你可以定义一个反向传播的 delta 向量，例如 δ(3) 2 = ∂E3 ∂z2 …

循环神经网络使用反向传播算法的变体进行训练，该算法称为 Backpropagation Through Time，简称 BPTT。 实际上，BPTT 展开循环神经网络，并在整个输入序列上向后传播错误，一次一个 …