RNN BPTT

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#人工智能

本文深入探讨了双向长短期记忆网络（BiLSTM）的基本概念及其在自然语言处理任务中的应用。通过对传统LSTM网络的改进，双向LSTM能够从前向后及从后向前两个方向捕获序列数据的上下文信息，从而提高了模型对于序列数据的理解能力。

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双向LSTM

 

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BPTT算法详解：深入探究循环神经网络（RNN）中的梯度计算【原理理解】
qq_22841387的博客
05-29 6732
在深度学习领域中，我们经常处理的是独立同分布（i.i.d）的数据，比如图像分类、文本生成等任务，其中每个样本之间相互独立。然而，在现实生活中，许多数据具有时序结构，例如语言模型中的单词序列、股票价格随时间的变化、视频中的帧等。对于这类具有时序关系的数据，传统的深度学习模型可能无法很好地捕捉到其内在的 时间相关性 。为了解决这一问题，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）被广泛应用于处理时序数据。首先，让我们来了解一下常见的循环神经网络结构。在 RNN 中，隐藏状态会随着时
RNN学习笔记(一)-简介及BPTT RTRL及Hybrid（FP/BPTT）算法
rtygbwwwerr的专栏
12-29 1万+
RNN网络的学习算法-BPTT笔记 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引
RNN
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对算法理论、算法工程落地、大数据工具等感兴趣
06-06 32万+
RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。 ...
RNN-BPTT 笔记
fire_lch316的博客
01-04 538
我主要是参考如下文章理解的： 数学 · RNN（二）· BPTT 算法 - 知乎 其中： 这一步划红线的地方是如何理解的： 从这张图可以大概看出Lt和W的关系： 我一开始单纯的理解成Lt是W的高次项函数（这里将所有激活函数当线性函数去简化推导的复杂性），然后求导，发现这样并不是这样理解的。 此时还原RNN的结构，RNN展开后中间要经过t层。这t层，每次都要乘以W。我们可以想成第1次乘以W1,第2次乘以W2,第3次乘以W3,以此类推。只是说这里的W1=W2=W3=...=W。然后前向传..
循环神经网络——RNN的训练算法：BPTT
weixin_38522681的博客
10-18 3780
前文：循环神经网络——初学RNN https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38522681/article/details/109129490 循环神经网络——RNN的训练算法：BPTT基本步骤前向计算误差项的计算权重梯度的计算RNN的梯度爆炸和消失问题 基本步骤 BPTT算法是针对循环层的训练算法，它的基本原理和BP算法是一样的，也包含同样的三个步骤： 1.前向计算每个神经元的输出值； 2.反向计算每个神经元的误差项δj\delta_jδj​值，它是误差函数E对神经元j的加权输入netj
深度学习笔记——理论与推导之RNN的训练过程BPTT（五）
Dream come ture~
08-10 4457
Training RNN——BPTT 由于RNN和时间序列有关，因此我们不能通过Backpropagation来调参，我们使用的是Backpropagation through time（BPTT） 回顾Backpropagation Backpropagation through Time（BPTT） 我们可以将RNN变成如下形式： 参照之前的BP我们发现，反向传播
RNN.zip_RNN_RNN的BPTT算法_bptt_梯度下降
07-13
在本教程中，我们将深入探讨RNN的反向传播通过时间（Backpropagation Through Time, BPTT）算法，这是训练RNN的一种关键方法，同时也会涉及到梯度下降的概念。 **RNN的基本结构** RNN由一系列重复的单元组成，每个...
RNN之BPTT原理1
08-08
**RNN（循环神经网络）**是神经网络...总的来说，RNN的BPTT算法是理解和优化RNN的关键，它允许模型学习到序列数据中的长期依赖，尽管存在梯度问题，但通过各种技术手段，我们可以有效地训练RNN并应用于序列标注等任务。
RNN的BPTT算法与梯度下降训练过程解析
资源摘要信息:"RNN.zip_RNN_RNN的BPTT算法_bptt_梯度下降" 在人工智能领域，循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）是一种用于处理序列数据的神经网络。它能够利用自身的记忆来处理具有时间序列性质的输入...
RNN里的BPTT算法
YQMind的博客
09-22 4005
这两天对RNN循环神经网络进行了学习，由一无所知到现在对什么是RNN以及它的前向传播和反向传播有了认识，尤其是BPTT算法的推导有些繁琐，但是推过一次后，对RNN反向传播求梯度的过程有了更清晰的认识。 下面是朴素的RNN循环神经网络图。 ![RNN网络图](http://img.blog.youkuaiyun.com/20170922105751767?watermark/2/text/aHR0cD
RNN BPTT算法推导
weixin_39910711的博客
06-03 609
损失函数为交叉熵损失函数（二元交叉熵损失函数），输出的激活函数应该为sigmoid函数，隐藏层的激活函数为tanh函数。（二分类问题） https://blog.youkuaiyun.com/qq_36033058/article/details/107117030?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromBaidu~default-7.control&depth_1-utm_s...
RNN和BPTT、LSTM
ZhangDanzhu的博客
06-24 734
出处 ：https://blog.youkuaiyun.com/zhaojc1995/article/details/80572098
RNN训练算法BPTT介绍
chaianlove的博客
11-02 6526
  本篇文章第一部分翻译自：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/，英文好的朋友可以直接看原文。 最近看到RNN，先是困惑于怎样实现隐藏层的互联，搞明白之后又不太明白如何使用BPTT进...
循环神经网络（RNN、RNN变体、RNN训练方法：BPTT）
qq_22169787的博客
08-28 5811
参考和摘录以下博客，对作者的贡献表示感谢，欢迎参考以下文章！ https://blog.youkuaiyun.com/qq_39422642/article/details/78676567 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 https://blog.youkuaiyun.com/qq_16234613/article/details/79476763 http://www....
RNN BPTT算法详细推导
qq_36033058的博客
07-03 4151
BPTT算法推导 BPTT全称：back-propagation through time。这里以RNN为基础，进行BPTT的推导。 BPTT的推导比BP算法更难，同时所涉及的数学知识更多，主要用到了向量矩阵求导、向量矩阵微分、向量矩阵的链式求导法则，想要完全理解掌握BPTT的推导，这些是基础工具。 向量矩阵求导主要参考刘建平的相关博客：https://www.cnblogs.com/pinard/p/10750718.html RNN的BPTT推导主要参考刘建平的相关博客：https://www.cnbl
RNN中BPTT的推导和可能的问题
g11d111的博客
07-30 3083
最近开始啃LSTM，发现BPTT这块还是不是很清晰，结合RNN，把这块整理整理 RNN前馈神经网络（feedforward neural networks）如下图所示（这块内容可见我的博客神经网络BP算法）： 假设我们的训练集只有一个实例（x(1),y(1)x(1),y(1)），我们的神经网络是一个三层的神经网络，即隐藏层只有1层。 以中间层神经元SjS_j，(j=1,2)为例，它只模仿了
对 RNN 中 BPTT 求导过程的解析尝试
ac540101928的专栏
12-24 317
（转载一次对 RNN 中 BPTT 求导过程的解析尝试 - 知乎） 这篇文章是本人的随笔，目的是为了记录 RNN 的 BPTT 推导过程中容易疑惑或者忽略的关键步骤。适合已熟悉 RNN 基本概念的人，因为这篇文章的内容是 “断章取义” 的，所以如果不了解基本概念可能不能顺利的将其中的符号对号入座从而影响阅读。 内容概览及相关背景知识 产生本文的契机是学习 CS224N 时，课程中通过对 RNN 的权重求导来解释梯度爆炸，如下图。本文就是对这两页 PPT 和相应 note（如下） 中求导过程的补充，主要
时间反向传播（Backpropagation Through Time，BPTT）
最新发布
彬彬侠的博客
02-03 1020
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。
BPTT-RNN训练算法
RUN
06-14 469
BP算法：定义误差函数 E ，通过链式法则自顶向下求得 E 对网络权重的偏导。沿梯度的反方向更新权重的值，直到 E 收 敛。 BPTT：与BP类似，加上时序演化。 输出的激活函数：双曲正切，通过softmax，损失交叉熵。 举一个例子：求E3对V的梯度 y是输出值，z是输入激活函数的值，z=V*S3.最后求和可得E对V的梯度！！(梯度下降) E对W梯度 W是相同的，所有求对W的梯度需要求所有的。s2并不是一个常数项，s2依赖s1，s1依赖s0。所以要用链式法则传递下去。 这里刚开始看有点异或，当K=
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