BPTT for multiple layers

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#人工智能

本文介绍了反向传播通过时间(BPTT)在单层及多层递归神经网络(RNN)中的实现原理。单层RNN中每个时间点的误差进行反向传播并求和更新权重；多层RNN则按时间逆序分层计算权重增量，并累加到之前的结果上。

单层rnn的bptt：

每一个时间点的误差进行反向传播，然后将delta求和，更新本层weight。

多层时：

1、时间1：T

    分层计算activation。

2、时间T：1

    利用本时间点的误差，分层计算weight delta，和之前时间点的计算结果相加。

最后得到的delta用来更新weight。

 

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