基于时间的反向传播算法BPTT（Back Propagation Trough Time）

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#神经网络 #RNN #BPTT

本文介绍了基于时间的反向传播算法(BPTT)在循环神经网络(RNN)中的应用。详细解释了如何通过时间维度展开RNN，并进行前向传播与反向传播的过程。BPTT算法对于训练能够处理序列数据的RNN模型至关重要。

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基于时间的反向传播算法BPTT（Back Propagation Trough Time）

将RNN展开之后，，前向传播（Forward Propagation）就是依次按照时间的顺序计算一次就好了，反向传播（Back Propagation）就是从最后一个时间将累积的残差传递回来即可，这与普通的神经网络训练本质上是相似的。

RNN的BPTT公式推导


参考文献：

1、A guide to recurrent neural networks and backpropagation ,Mikael Boden, Dallas Project Sics Technical Report T Sics, 2001

59、通过时间的反向传播 (Backpropagation Through Time, BPTT)
o4p5q6r7s的博客
06-21 22
本博文详细介绍了通过时间的反向传播（Backpropagation Through Time, BPTT）算法，用于训练循环神经网络（RNN）。BPTT能够有效处理序列数据，并缓解梯度消失和梯度爆炸问题。文章涵盖了BPTT的基本原理、数学推导、具体实现步骤以及与其他算法如RTRL的对比。同时，讨论了BPTT在实际应用中的优化技巧，包括截断BPTT、梯度裁剪和正则化等方法。最后，展示了BPTT在语言建模、语音识别和视频字幕生成等领域的应用实例及其优势。
基于时间的反向传播算法BPTT（Backpropagation through time）
snaillup的博客
11-29 6979
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。
深入理解循环神经网络中的通过时间反向传播(BPTT)
gitblog_00120的博客
05-30 373
深入理解循环神经网络中的通过时间反向传播(BPTT) 前言 循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色，但其训练过程却面临着独特的挑战。本文将深入探讨RNN训练中的核心算法——通过时间反向传播(BPTT)，帮助读者理解其工作原理及实现细节。 什么是通过时间反向传播 通过时间反向传播(Backpropagation Through Time, BPTT)是标准反向传播算法在循环神经网络上的扩展。...
LSTM（长短期记忆网络）
最新发布
m0_54570435的博客
07-12 1275
本文系统解析了LSTM（长短期记忆网络）的核心原理与应用。LSTM通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）有效解决了传统RNN的梯度消失/爆炸问题，成为处理长序列数据的核心技术。文章详细介绍了LSTM的数学基础、架构演进（包括GRU、双向LSTM等变体）、训练优化技巧（如梯度裁剪和正则化）以及在NLP、时间序列预测和语音处理等领域的典型应用方案。尽管Transformer兴起，LSTM在时序敏感任务中仍具独特优势，为序列建模提供了重要基础。
牛客题解 | 实现一个简单的基于时间反向传播（BPTT）的循环神经网络（RNN）
wc529065的博客
03-20 593
牛客题库题解
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...
RNN 训练算法 —— 反向传播（Backpropagation Through Time）
颹蕭蕭
10-23 1485
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}.
RNN基于时间的反向传播算法BPTT（Back Propagation Trough Time）梯度消失与梯度爆炸
あずにゃん梓喵的博客
08-17 1076
将RNN展开之后，前向传播（Forward Propagation）就是依次按照时间的顺序计算一次就好了， 反向传播（Back Propagation）就是从最后一个时间将累积的残差传递回来即可，这与普通的神经网络训练本质上是相似的。 ...
随时间的反向传播算法 BPTT
weixin_30505043的博客
06-25 876
本文转自：https://www.cntofu.com/book/85/dl/rnn/bptt.md 随时间反向传播（BPTT）算法 先简单回顾一下RNN的基本公式： st=tanh(Uxt+Wst−1)st=tanh⁡(Uxt+Wst−1) y^t=softmax(Vst)y^t=softmax(Vst) RNN的损失函数定义为交叉熵损失： ...
随时间反向传播算法BPTT
Torero_lch的博客
09-11 2770
其实直到现在，我对BPTT算法的理解都不太顺畅，暂时把目前的想法记录下来，之后自己实现一遍来加深理解。如果您看出了问题希望能提出来，感激不尽。 循环神经网络因为不仅有空间上的层间关系，还有时序上的联系，导致在求梯度时和之前的反向传播算法有点不同。什么意思呢？在BP算法中，通过链式法则和全导数公式就可以求得损失函数关于某一个变量的梯度，但是在循环神经网络中，比如下图中，求E3关于U的偏导，不仅t=...
基于时间反向传播 (BPTT)递归神经网络实现非线性系统识别附matlab代码.zip
01-05
在本资源中，我们关注的是如何使用基于时间反向传播（Backpropagation Through Time, BPTT）的递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）进行非线性系统识别。递归神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习...
BPTT算法代码与学习资料.rar
11-05
最基础的深度学习BPTT算法，用纯python代码实现，便于理解RNN底层网络结构，提高认识。
通过时间的方向传播（Backpropagation through time）
csdn_xmj的博客
06-17 1289
《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
随时间反向传播算法(BPTT)笔记
会飞的鱼的博客
02-05 2923
随时间反向传播算法(BPTT)
BackPropagation Through Time
vincent2610的专栏
01-18 2065
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
李沐第十三课--时间反向传播
u010995990的博客
02-24 551
反向传播是计算深度学习模型参数梯度的方法。总的来说，反向传播中会依据微积分中的链式法则，按照输出层、靠近输出层的隐含层、最近输入层的隐含层和输入层的次序，依次计算并存储模型损失函数有关模型各层的中间变量和参数的梯度 反向传播对于各层中变量和梯度的计算可能会依赖各层变量和参数的当前值 正向传播：对深度学习模型按照输入层、最近输入层的隐含层、靠近输出层的隐含层和输出层的次序，依次计算并存储模型的中...
***BPTT算法
u014765410的博客
03-21 464
参考：BPTT算法推导
时序图 循环_循环神经网络：BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸
weixin_39585070的博客
11-23 644
符号定义和解释 首先说明这里的推导采用的符号如下图所示：其中： 是第 t 个时刻的输入 是第 t 个时刻隐藏层的状态 是第 t 个时刻的输出，比如如果我们想要预测下一个词是什么，那么可以认为 计算方式为 ，其中的函数 f 代表一个非线性函数，比如 tanh 或者 ReLU第 1 个时刻对应的输入 通常初始化为零向量 是循环神经网络的参数，所有时刻共享，这在很大程度上减少了参数数量如何理...
BPTT（Backpropagation Through Time）算法
weixin_48136514的博客
09-14 1914
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。
普通反向传播算法和随时间的反向传播算法(BPTT)有什么技术上的不同?
06-09
普通反向传播算法（Backpropagation）和随时间的反向传播算法（Backpropagation Through Time，BPTT）都是基于链式法则的反向传播算法，用于训练循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。 两者的技术上的不同主要在于计算梯度的方式： 1. 普通反向传播算法是针对一次前向传播和一次反向传播的，它将网络的损失函数对每个参数的导数计算出来，然后用梯度下降等优化方法来更新参数。普通反向传播算法可以高效地计算在前向传播过程中所有层的梯度，但对于循环神经网络这种有着时间序列依赖性的模型，它并不能直接应用。因为在循环神经网络中，同一个参数在每个时间步都会被使用，所以需要对参数的梯度进行累加，而普通反向传播算法并不能处理这种情况。 2. 随时间的反向传播算法是针对循环神经网络的一种特殊反向传播算法，它能够计算网络在整个时间序列上的梯度。BPTT将时间序列展开成一个有向无环图，然后按照拓扑排序的方式，从最后一个时间步开始，依次计算每个时间步上的梯度，最终得到整个时间序列上的梯度。BPTT的计算方式比普通反向传播算法更复杂，但能够处理循环神经网络中的时间序列依赖性问题。 综上所述，虽然普通反向传播算法和随时间的反向传播算法都是基于链式法则的反向传播算法，但由于循环神经网络的特殊性质，它们在计算梯度的方式上存在很大的不同。普通反向传播算法只能计算单个时间步上的梯度，而BPTT可以计算整个时间序列上的梯度，因此BPTT是循环神经网络中常用的梯度计算方法之一。
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