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
通过时间反向传播 1 - 循环神经网络的梯度分析 完全计算 截断时间步 随机截断 比较策略 2 - 通过实践反向传播的细节 3 - 小结 通过时间反向传播 到目前为止,我们已经反复提到像“梯度爆炸”、“梯度消失”,以及需要对循环神经网络“分离梯度”。例如在序列上调用detach函数。为了能够快速构建模型并了解其工作原理,上...
反向传播算法的详细解释(上) 最近在看NG的视频的时候,学习反向传播算法时遇到了不小的困难。一是因为NG并没有把太多的精力放在讲解反向传播原理上,可能NG自己也觉得这部分如果要细讲,真的会耗费不少时间。二是NG在开课初就很照顾数学基础差的学生,偏偏反向传播算法这部分很考验数学基本功,所以他选择性忽略了很多...
时间反向传播算法(Backpropagation Through Time,BPTT)是用于训练RNN的一种反向传播算法。 在RNN中,时间反向传播算法通过将时间展开,将RNN转化为一个多层前馈神经网络。该算法的基本思想是,首先根据初始权重进行前向传播,然后计算输出误差,并将误差传播回网络的每个时间步,最后更新权重以减小误差。 具体而言,时间反向传播...
“通过时间反向传播”仅仅适用于反向传播在具有隐状态的序列模型。 截断是计算方便性和数值稳定性的需要。截断包括:规则截断和随机截断。 矩阵的高次幂可能导致神经网络特征值的发散或消失,将以梯度爆炸或梯度消失的形式表现。 为了计算的效率,“通过时间反向传播”在计算期间会缓存中间值。
循环神经网络中的前向传播相对简单。 通过时间反向传播(backpropagation through time,BPTT) :cite:Werbos.1990实际上是循环神经网络中反向传播技术的一个特定应用。 它要求我们将循环神经网络的计算图一次展开一个时间步, 以获得模型变量和参数之间的依赖关系。 然后,基于链式法则,应用反向传播来计算和存储梯度。 由于...
-1-时序反向传播算法 (BPTT) 先来快速回忆一下RNN的基本方程。注意,为了和要引用的文献保持一致,这里我们把o改成了 。 同样,将损失函数定义为交叉熵损失函数,如下所示: 在这里,y_t是表示的是时间步t上的正确标签, 是我们的预测。通常我们会将一个完整的句子序列视作一个训练样本,因此总误差即为各时间步(单...
时序反向传播算法 (BPTT)先来快速回忆一下RNN的基本方程。注意，为了和要引用的文献保持一致，这里我们把o改成了 。同样，将损失函数定义为交叉熵损失函数，如下所示：在这里，y_t是表示的是时间步t上的正确标签，是我们的预测。通常我们会将一个完整的句子序列视作一个训练样本，因此总误差即为各时间步（单词）...
时间反向传播和梯度消失和梯度爆炸 与传统的神经网络一样，RNN的训练也会涉及梯度的反向传播。这种情况的不同之处在于，因为权重是所有时间步共享的，所以每次输出的梯度不仅取决于当前的时间步，还取决于之前的时间步。这个过程称为时间反向传播。对于RNN，权重U、V和W在不同的时间步之间是共享的。而对于BPTT，我们...
截断基于时间的反向传播; 截断BPTT的配置; TBPTT的Keras实现。 让我们开始吧! 2.1 反向传播训练 反向传播是指两件事情: 计算导数的数学方法和链式求导规则的使用; 更新网络权值以最小化误差的训练算法; 这是我们在本课中使用的后向传播算法的理解。反向传播算法训练的目的是修改神经网络的权重,以使网络输出的误差...