BPTT(BackPropagation Through Time)

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#BPTT

本文介绍了一篇博客的内容，但具体细节未给出，因此无法提供精确摘要。
【深度学习笔记】6_6 通过时间反向传播（back-propagation through time）
RIKI_1
03-09 1279
简单起见，我们考虑一个无偏差项的循环神经网络，且激活函数为恒等映射（ϕxx\phi(x)=xϕxx设时间步ttt的输入为单样本xt∈Rdxt​∈Rd，标签为yty_tyt​，那么隐藏状态ht∈Rhht​∈Rh的计算表达式为htWhxxtWhhht−1ht​Whx​xt​Whh​ht−1​其中Whx∈Rh×dWhx​∈Rh×d和Whh。
BPTT（Backpropagation Through Time）算法
weixin_48136514的博客
09-14 2160
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赖性问题，但其计算复杂度较高，并且面临梯度消失和梯度爆炸问题。因此，BPTT 常结合 LSTM、GRU 和截断策略来提高训练效率和稳定性。
BPTT BackPropagation Through Time.pdf
03-07
BPTT paper This report provides detailed description and necessary derivations for the BackPropagation Through Time (BPTT) algorithm. BPTT is often used to learn recurrent neural networks (RNN). Contrary to feed-forward neural networks, the RNN is characterized by the ability of encoding longer past information, thus very suitable for sequential models. The BPTT extends the ordinary BP algorithm to suit the recurrent neural architecture.
Backpropagation Through Time:What it Does and How to Do it论文解读
微电子学与固体电子学-俞驰
01-11 993
论文发表于1990年，作者哈佛大学数学系毕业， 虽然作者写得很辛苦，但是呢，相关成果在当前并未成为主流，因为我们知道后面LSTM出来了嘛。 一句话概括这篇文章干了啥： 扯白了就是，对于上面途中这个考虑过往输入X(T-1),X(T-2)的RNN结构，作者给出了相关公式， neti(t)=∑j=1i−1Wijxj(t)+∑j=1N+nWij′xj(t−1)+∑j=1N+nWij′′xj(t−2)ne...
BackPropagation Through Time
vincent2610的专栏
01-18 2081
RNN可以unfold成普通的前馈神经网络，所以可用神经网络的训练方法可以套用。To be continued…参考：http://www.cs.bham.ac.uk/~jxb/INC/l12.pdf
System Identification using RNN-Backpropagation Through Time：Non-Linear System Identification using Recurrent Neural Network Training with Backpropagation Through Time (BPTT)-matlab开发
05-29
在本文中，我们将深入探讨如何使用递归神经网络（RNN）和反向传播通过时间（BPTT）算法在MATLAB环境中实现非线性系统的识别。非线性系统识别是一个复杂的任务，因为它们的输出不仅仅取决于当前输入，还可能与过去的...
基于时间的反向传播算法BPTT（Backpropagation through time）
snaillup的博客
11-29 7076
本文介绍BPTT的原理和实现，是读“Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients”的读书笔记，代码也来自于这篇文章，加了部分注释。
截断反向传播算法（Truncated Backpropagation Through Time, Truncated BPTT）
m0_51200050的博客
06-18 1300
截断反向传播算法（Truncated Backpropagation Through Time, Truncated BPTT）是一种用于训练循环神经网络（RNNs）的方法。标准的反向传播通过时间（BPTT）会将梯度计算展开到整个序列，但在处理长序列时，这种方法计算量大且容易导致梯度消失或梯度爆炸问题。截断反向传播算法通过限制反向传播的时间步数，从而减少计算量并缓解梯度问题。
时间反向传播（Backpropagation Through Time，BPTT）
彬彬侠的博客
02-03 1343
时间反向传播（BPTT）是循环神经网络（RNN）中一种用于训练模型的算法。它是反向传播算法（Backpropagation）在时序数据上的扩展，用来计算和更新RNN中的参数。BPTT通过在时间维度上展开RNN，并将误差通过时间反向传播来更新每个时刻的权重。梯度消失和梯度爆炸是BPTT中的常见问题，可以通过截断BPTT或使用其他优化技术（如LSTM或GRU）来缓解。
RNN 训练算法 —— 反向传播（Backpropagation Through Time）
颹蕭蕭
10-23 1570
参见基本框架：https://goodgoodstudy.blog.youkuaiyun.com/article/details/109245095 问题描述 考虑模型循环网络模型： x(k)=f[Wx(k−1)](1) x(k) = f[Wx(k-1)] \tag1{} x(k)=f[Wx(k−1)](1) 其中 x(k)∈RNx(k) \in R^Nx(k)∈RN表示网络节点状态，W∈RN×NW\in R^{N\times N}W∈RN×N表示网络结点之间相互连接的权重，网络的输出节点为 {xi(k)∣i∈O}.
通过时间的方向传播（Backpropagation through time）
csdn_xmj的博客
06-17 1351
《1.4 通过时间的方向传播》Backpropagation through time 之前我们已经学过了循环神经网络的基础结构，在本节视频中我们将来了解反向传播（back propagation）是怎样在循环神经网络中运行的。和之前一样，当你在编程框架中实现循环神经网络时，编程框架通常会自动处理反向传播。但我认为，在循环神经网络中，对反向传播的运行有一个粗略的认识还是非常有用的，让我们来一探究竟。 对于前向传播（上图蓝色箭头所指方向）怎样在神经网络中从左到右地计算这些激活项，直到输出所有的预测结果
Backpropagation Through Time (BPTT) 梯度消失与梯度爆炸
weixin_30724853的博客
11-14 1033
Backpropagation Through Time (BPTT) 梯度消失与梯度爆炸 下面的图显示的是RNN的结果以及数据前向流动方向 假设有 \[ \begin{split} h_t &= \tanh W\begin{pmatrix}x_t \\ h_{t-1}\end{pmatrix}\\ y_t &= F(h_t)\\ C_t &= L(y_t, \...
详细阐述基于时间的反向传播算法（Back-Propagation Through Time,BPTT）
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Abner
09-20 1万+
上一节我们说了详细展示RNN的网络结构以及前向传播，在了解RNN的结构之后，如何训练RNN就是一个重要问题，训练模型就是更新模型的参数，也就是如何进行反向传播，也就意味着如何对参数进行求导。本篇内容就是详细介绍RNN的反向传播算法，即BPTT。 首先让我们来用动图来表示RNN的损失是如何产生的，以及如何进行反向传播，如下图所示。 上面两幅图片，已经很详细的展示了损失是如何产生的， 以及...
手推RNN BPTT(back propagation through time)反向传播
weixin_43167121的博客
03-01 709
不亲自推一遍总是记不住细节 对v的偏导数比较好求，因为V直接输出了，不会传递给下一个h。 以下以三层为例子，其他以此类推： 1.对v的偏导数： 2.对U和W求偏导数： ...
反向传播(BP)及随时间反向传播（back-propagation through time, BPTT）
ywm_up
11-12 968
原文链接：动手学深度学习pytorch版：6.6_bptt github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch 正向传播字训练神经网络中比较直观，而通过时间反向传播其实是反向传播在循环神经网络中的具体应用。我们需要将循环神经网络按时间步展开，从而得到模型变量和参数之间的依赖关系，并根据链式法则应用反向传播计算并存储梯度。 1. 定义模型 简单起见，我们考虑一个无偏差项的循环神经网络，且激活函数为恒等映射（ϕ(x)=xϕ(x)=xϕ(x)=x）。
循环神经网络教程3-BP算法和梯度消失问题, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients
GarfieldEr007的专栏
04-04 3311
In the previous part of the tutorial we implemented a RNN from scratch, but didn’t go into detail on how Backpropagation Through Time (BPTT) algorithms calculates the gradients. In this part we’ll g
BPTT算法推导
aihehaozhezhe的博客
03-01 468
RNN/LSTM BPTT详细推导以及梯度消失问题分析 BPTT
Truncated Backpropagation Through Time
江湖懒侠
05-08 677
A Gentle Introduction to Backpropagation Through Time byJason BrownleeonJune 23, 2017inLong Short-Term Memory Networks TweetShareShare Last Updated on August 14, 2020 Backpropagation Through Time, or BPTT, is the training algorithm used to upda...
TBPTT算法——Truncated Backpropagation Through Time
Answer3664的博客
09-20 4618
一、介绍 在训练循环神经网络RNN中，往往使用BPTT（Backpropagation Through Time）更新参数。关于BPTT的详细原理可以参考https://www.cntofu.com/book/85/dl/rnn/bptt.md 然而使用BPTT，对于单个参数的更新可能会带来很大的开销。例如对长度为1000的输入序列进行反向传播，其代价相当于1000层的神经网络进行前向后向传播...
Backpropagation Through Time
最新发布
10-30
Backpropagation Through Time（BPTT）即反向传播通过时间，是RNN用于计算梯度的方法，从最后一个时间步 T 向时间步 1 传播。其核心公式为计算权重矩阵 \( \mathbf{W}_h \) 的梯度： \( \frac{\partial L}{\partial \mathbf{W}_h} = \sum_{t=1}^T \frac{\partial L}{\partial \mathbf{h}_t} \cdot \frac{\partial \mathbf{h}_t}{\partial \mathbf{W}_h} \) ，误差项 \( \delta_t \) 的计算公式为 \( \delta_t = \frac{\partial L}{\partial \mathbf{h}_t} = \left[ \frac{\partial L}{\partial \mathbf{y}_t} \cdot \frac{\partial \mathbf{y}_t}{\partial \mathbf{h}_t} + \frac{\partial \mathbf{h}_{t+1}}{\partial \mathbf{h}_t} \cdot \delta_{t+1} \right] \cdot \sigma'(\mathbf{z}_t) \) [^1]。 BPTT算法的具体实现步骤可通过伪代码展示： ```python def GRADDESCBPTT(x, y, h, θ, ζ, loss, η): h0 = h ∇θJ, ∇ζJ = 0 # 初始化梯度为0 for i in range(1, L + 1): zi = W * hi-1 + U * xi + b # 计算隐藏状态输入 hi = Ψ(zi) # 更新隐藏状态 ŷi = V * hi + c # 生成预测 if loss == "squared": ei = ŷi - yi else: ei = σ(ŷi) - yi ∇ζJ = ∇ζJ + ∇ζ * g(hi) * ei # 累积预测参数梯度 εL+1 = 0 # 初始化误差向量为0 for i in range(L, 0, -1): εi = W.T * DΨ(zi+1) * εi+1 + V.T * ei # 更新误差向量 ∇θJ = ∇θJ + ∇θ * fi(hi-1) * εi # 累积过渡参数梯度 θ = θ - η * ∇θJ # 更新过渡参数 ζ = ζ - η * ∇ζJ # 更新预测参数 return θ, ζ ``` 在应用方面，递归神经网络（RNN）作为深度学习的核心组成部分之一，BPTT作为其计算梯度的方法，在处理复杂序列数据的任务上发挥重要作用。不过，RNN在处理长时间依赖时表现不佳，主要是因为BPTT存在梯度消失问题。当RNN进行反向传播时，梯度需通过时间逐步传递，在深度序列中，由于权重矩阵的反复相乘，梯度可能会快速衰减至接近零，导致模型无法学习到长距离时间依赖 [^2][^4]。
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