BPTT

2021李宏毅机器学习笔记--9 Recurrent Neural Network

RNN1.1SlotFilling1.2RNN二、DeepRNN三、RNN变型3.1Elmannetwork3.2Jordannetwork3.3bidirectionalRNN四、LSTM五、trainingRNN5.1BPTT5.2TrainingRNN
guoxinxin0605·2022-12-02 20:13

LSTM解决RNN梯度消失与梯度爆炸问题

1.RNN的BPTT根据RNN的网络结构可写出其基本方程：St=δ(WSt−1+UXt)(1)Ot=δ(VSt)(2)S_{t}=\delta(WS_{t-1}+UX_{t})\\\\\\\(1)\\O
tianyunzqs·2022-12-02 15:25

作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.基本上跟老师一样，
岳轩子·2022-12-02 13:10

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.总结6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单
.星.·2022-12-02 13:35

BP算法和RNN_RNN/LSTM BPTT详细推导以及梯度消失问题分析

最近面试被问到了LSTM为什么能够解决long-rangedependency的问题，回答这个问题实际上需要把BPTT公式写出来，在这篇博文中我们进行了部分推导习翔宇：RNNPart3-RNN中的BPTT
weixin_39634438·2022-11-30 13:55

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.ref6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单
cdd04·2022-11-30 12:21

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell
冰冻胖头鱼·2022-11-30 12:16

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.参考6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单
五元钱·2022-11-30 07:47

2022.11.27 学习周报

基于多时间尺度的RNN预测模型5.实验5.1数据简介5.2数据分析5.3评价指标5.4实验结果6.结论深度学习1.循环神经网络（RNN）1.1单向循环神经网络1.2双向循环神经网络1.3深度循环神经网络2.BPTT
MoxiMoses·2022-11-30 01:01

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

文章目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.总结6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：
plum-blossom·2022-11-29 14:22

RNN学习2

文章目录前言文献阅读摘要Monte-CarloDropout（蒙特卡罗dropout）采用蒙特卡罗dropout的集合预测结果RNN循环神经网络交叉熵损失时间反向传播算法（BPTT）总结前言Thisweek
hehehe2022·2022-11-28 20:31

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

文章目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.总结参考文章6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6
辰 希·2022-11-28 08:57

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell
刘先生TT·2022-11-28 07:11

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.
Guo_weiqi·2022-11-27 09:07

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.以下是自己的求导过程：BPTT求导主要就是包括三个步骤：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，它是误差函数E对神经元的加权输入的偏导数3
白小码i·2022-11-25 11:22

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell
Perfect(*^ω^*)·2022-11-25 10:29

【Transformer学习笔记】

Transformer笔记目录前言RNN背景与提出RNN的结构BPTT算法LSTM&TransformerSelf-Attention机制Muti-headAttention注意力机制目录前言最近这两天一直在看有关
今天学习了吗？？？·2022-11-25 08:23

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

NNDL作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.总结
叶雨柳光·2022-11-24 20:48

pytorch 入门：模型集成，VGG16，循环神经网络基本结构，BPTT，Counter模块

模型集成提升性能为了改善一项机器学习或深度学习的任务，首先想到的是从模型，数据，优化器等方面进行优化，但效果有时不大理想，这时可以尝试一下其他方法：比如模型集成，迁移学习，数据增强等优化方法。这里介绍利用模型集成来提升任务的性能。集成学习是提升分类器或预测系统效果的重要方法。原理就是集合多个模型的效果，得到一个强于单个模型效果的模型。具体使用中还要考虑各个模型的差异性，如果各个模型性能差不多，可以
AI路漫漫·2022-11-24 17:42

HBU-NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.RNN前向传播沿时反向传播BPTT(BackpropagationThroughTime)设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子
不是蒋承翰·2022-11-24 17:04

神经网络与深度学习作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

神经网络与深度学习作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试
小鬼缠身、·2022-11-24 17:28

神经网络与深度学习 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.参考资料6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.BPTT算法推导
Jacobson Cui·2022-11-23 17:28

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.编辑6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.心得体会：参考博客：6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT
AI-2 刘子豪·2022-11-23 16:19

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试总结6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT为了方便我们用以下朴素网络结构然后做出如下符号约定
HBU_fangerfang·2022-11-23 16:04

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

文章目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.总结参考6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P
萐茀37·2022-11-23 06:54

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试总结参考6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT6-2P：设计简单
乳酸蔓越莓吐司·2022-11-23 06:10

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.写一遍：要完全手推对我来说还是太难了，只能参考大神的博客和老师提供的图片慢慢理解。
weixin_51715088·2022-11-23 00:49

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

文章目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.总结参考6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P
牛奶园雪梨·2022-11-22 00:48

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

文章目录前言一、6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.二、设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.总结前言这次，收拾了一天，晚上终于有点时间来写了，有点累
别被打脸·2022-11-21 20:11

Pytorch中如何理解RNN LSTM GRU的input（重点理解seq_len / time_steps）

这个值同时也就是time_steps，它代表了RNN内部的cell的数量，有点懵的朋友可以再去看看RNN的相关内容：个人总结：从RNN（内含BPTT以及梯度消失/爆炸）到LSTM（内含GRU）
yyhhlancelot·2022-11-20 14:26

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.总结参考链接6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.跟老师的
笼子里的薛定谔·2022-11-19 00:12

【毕业设计】RNN金融预测系统 - 深度学习 python

文章目录0前言1RNN算法简介2RNN的结构及变体3标准RNN的前向输出流程4RNN的训练方法——BPTT5LSTM算法5.1长期依赖（Long-TermDependencies）问题5.2LSTM网络
caxiou·2022-11-17 13:36

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.代码实现可参考：L5W1作业1手把手实现循环神经网络_追寻远方的人的博客
HBU_David·2022-11-14 07:28

【深度学习】第四章：循环神经网络

2.简单循环神经网络3.双向循环神经网络4.应用到机器学习5.参数学习5.1随时间反向传播算法（BPTT）6.RNN的梯度爆炸与消失、长程依赖问题7.长短时记忆网络(LSTM)8.RNNvsCNNvsDNN1
别闹'·2022-11-12 11:40

深度学习(四)~循环神经网络

深度学习（四）~循环神经网络循环神经网络1.RNN训练流程2.参数学习(1)【RNN前向传播算法】(2)【随时间反向传播算法(BPTT)】(3)随时间反向传播算法(BPTT)VS实时循环学习算法(RTRL
布拉拉巴卜拉·2022-10-02 07:00

循环神经网络（RNN）

学习范式2.1.1监督学习（supervisedlearning）——TeacherForcing2.1.2监督学习（supervisedlearning）——随时间反向传播（BPThroughTime,BPTT
意念回复·2022-07-29 07:48

人工智能知识全面讲解：RNN的实现方式

12.3.1引入BPTT求解RNN通过前面对RNN算法的工作原理与基本结构的学习，我们对RNN算法有了初步的了解。RNN算法从本质上来说还是一个神经网络，也是由输入层、隐藏层及输出层组成。
谷哥学术·2022-07-03 13:29

自然语言处理系列（一）——RNN基础

二、RNN的结构2.1BPTT三、RNN的分类四、VanillaRNN的优缺点五、BidirectionalRNN六、StackedRNN一、为什么要有RNN？
raelum·2022-06-17 07:35

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第5课-循环神经网络RNN（BPTT+LSTM+GRU）

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录RNN概述RNN结构RNN训练BP&BPTT梯度消失/梯度爆炸
vector<>·2022-05-25 07:06

深度学习---循环神经网络RNN详解（LSTM）

上一节我们详细讲解了RNN的其中一个学习算法即BPTT，这个算法是基于BP的，只是和BP不同的是在反向传播时，BPTT的需要追溯上一个时间的权值更新，如下图，当前时刻是s(t),但是反向传播时，他需要追溯到上一个时间状态即
zsffuture·2022-05-08 07:35

从乘法求导法则到BPTT算法

本文为手稿，旨在搞清楚为什么BPTT算法会多路反向求导，而不是一个感性的认识。
Hisi·2022-04-08 21:00

面经-推荐算法

1、自我介绍一、机器学习基础题1、LSTM的公式随机梯度下降：来一个样本，更新梯度；全量梯度下降；miniBatch2、RNN为什么出现梯度消失及BPTT的推导卷积：局部相关性；RNN梯度消失每一步只受前一步的影响
inspiredhss·2022-02-13 14:17

在Keras中为截断的BPTT准备序列预测的迷你教程

文章目录内容介绍通过时间截断反向传播TBPTT的Keras实现在Keras中为TBPTT准备序列数据内容介绍循环神经网络能够学习序列预测问题中跨多个时间步长的时间依赖性。现代循环神经网络，如长短期记忆或LSTM，网络是用反向传播算法的变体进行训练的，称为反向传播时间。该算法已被进一步修改，以提高非常长序列的序列预测问题的效率，称为TruncatedBackpropagationThroughTim
Mr数据杨·2021-09-30 09:35

循环神经网络RNN 梯度推导(BPTT)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32930648https://zhuanlan.zhihu.com/p/26892413
月半rai·2020-09-17 03:27

LSTM为什么比RNN好

（RNN反向传播使用BPTT，即收集全部or部分历史
cyz0202·2020-09-13 21:00

《14天动手学深度学习》——循环神经网络进阶

GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系RNN:Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh
我真的爱发明·2020-09-11 04:30

NLP修炼之旅（Day11）

着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。2.双向RNN3.LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。
我就叫小灰灰·2020-08-24 04:47

RNN训练方法介绍-BPTT

url：http://blog.csdn.net/sysstc/article/details/75333008TrainingRNN——BPTT由于RNN和时间序列有关，因此我们不能通过Backpropagation
visionshop·2020-08-24 03:46

更好的理解LSTM - 简单的python实例

details/85567106RNN的问题：a.RNN一般使用tanh作为激活函数，从下面的tanh和tanh导数函数图像可以看到他的梯度和sigmoid一样会下降得非常快，而RNN网络又会循环使用W计算，在BPTT
OldBibi·2020-08-22 14:06

深度学习之循环神经网络RNN概述，双向LSTM实现字符识别

后向通过BPTT(BackPropagationThroughTime)算法来训练得到网络的权重
weixin_33849215·2020-08-21 11:14
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