BPTT for multiple layers

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。

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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。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3539651.html

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