BPTT 算法 由于循环神经网络是一种基于时序数据的网络模型,因此传统的 BP 算法并不适用于该模型的优化,循环神经网络中最常用的优化算法为 BPTT(Backpropagation Through Time) 算法。 首先我们有: st=tanh(Uxt+Wst−1)y^t=softmax(Vst) 接着我们可以用交叉熵来计算每个时刻的 loss: Et(yt,y^t)=−ytlo...
对于RNN来说有一个时间概念,需要把梯度沿时间通道传播的 BP 算法,所以称为Back Propagation Through Time-BPTT 1.计算的目标 st=tanh(Uxt+Wst−1+bx) ot=softmax(Vst+by) 由上述前向传递公式可知我们的目标是计算误差关于参数U、V和W以及两个偏置bx,by的梯度,然后使用梯度下降法学习出好的参数。由于这三组...
另一种方法是使用nn.utils.rnn包中的函数,例如pack_padded_sequence()和pad_packed_sequence(),这些函数可以处理变长序列的数据,方便使用BPTT算法进行训练。 Q: 如何选择合适的BPTT长度来训练LSTM模型? A: 选择合适的BPTT长度来训练LSTM模型是很关键的。通常,BPTT长度的选择应该考虑到不同因素。首先,要考虑训练数据...
在BPTT算法中,前向传播用于计算每个时间步的输出和损失函数。假设我们有一个长度为T的输入序列X和对应的目标输出序列Y。在每个时间步t,RNN模型接收输入X[t]并生成输出Y_hat[t]。然后,我们使用损失函数来比较Y_hat[t]和Y[t]之间的差异,从而得到本时间步的损失。 3.步骤3:计算代价函数对网络输出的梯度 在BP...
BPTT算法推导 随时间反向传播 (BackPropagation Through Time,BPTT) 符号注解: KK:词汇表的大小 TT:句子的长度 HH:隐藏层单元数 EtEt:第t个时刻(第t个word)的损失函数,定义为交叉熵误差Et=−yTtlog(^yt)Et=−ytTlog(y^t) EE:一个句子的损失函数,由各个时刻(即每个word)的损失函数组成,E=T∑tEtE=∑...
从BPTT算法可以看出,要求 和 的梯度必须先求 的梯度,因为从前向传播算法我们可以知道 和 是直接决定 的值的。类似的要求 和 的梯度必须先求 的梯度(上述算法中有错误,从第6行开始 应该都改为 ,请大家注意一下)。这就是神经网络求导中的链式法则(chain rule)。
x = np.atleast_2d(x)# 初始化 States 矩阵为零矩阵# 之所以把所有 States 记下来、是因为训练时(BPTT 算法)要用到self._states = np.zeros([len(x)+1, self._u.shape[0]])fort, xtinenumerate(x):# 对着公式敲代码即可 ( σ'ω')σself._states[t] = self.activate( ...
bptt pytorch实现 bp算法python 反向传播(BP算法)python实现 1、BP算法描述 BP算法就是反向传播,要输入的数据经过一个前向传播会得到一个输出,但是由于权重的原因,所以其输出会和你想要的输出有差距,这个时候就需要进行反向传播,利用梯度下降,对所有的权重进行更新,这样的话在进行前向传播就会发现其输出和你想要的...
BPTT 算法准确率 对应的前向传播公式和每个时刻的输出公式 St=tanh(UXt+WSt−1)yt′=softmax(VSt)St=tanh(UXt+WSt−1)yt′=softmax(VSt) 使用交叉熵为损失函数,对应的每个时刻的损失和总的损失。通常将一整个 序列(一个句子)作为一个训练实例,所以总的误差就是各个时刻(词)的 误差之和。 Lt=−yt...
具体来说，BPTT算法常见的应用场景包括：文本生成：使用BPTT算法训练的模型可以根据输入文本生成新的文本 ...