BPTT 第3页

深度学习笔记——理论与推导之RNN的训练过程BPTT（五）

TrainingRNN——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Backpropagationthroughtime（BPTT）回顾BackpropagationBackpropagationthroughTime

R3·2020-08-20 08:12

循环神经网络梯度消失/梯度爆炸问题

问题求解：循环神经网络模型的求解可以采用BPTT（BackPropagationThroughTime，基于时间的反向传播）算法实现，BPTT实际上是反向传播算法的简单变种。

aitie1479·2020-08-17 05:06

【深度学习】循环神经网络教程

VanillaRecurrentNeuralNetworkBackpropagationThroughTime(BPTT)Gradientexploding/vanishingproblemLongShortTermMemory

StrongXGP·2020-08-14 22:00

RNN——LSTM——GRU

由上图，循环神经网络可以往前看任意多个输入值BPTT（RNN的反向传播算法）Back-PropagationThroughTimehttps://www.cnblogs.com/xweiblogs/p/

BY@QEL·2020-08-13 21:54

循环神经网络教程3-BP算法和梯度消失问题, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients

InthepreviouspartofthetutorialweimplementedaRNNfromscratch,butdidn’tgointodetailonhowBackpropagationThroughTime(BPTT

GarfieldEr007·2020-08-10 08:23

深度学习之RNN

深度学习之RNNRNN基本概述RNN的优势及结构形式RNN的前向传播过程BPTT算法LSTMGRU：LSTM的变体双向RNNRNN基本概述我们首先看一下百度百科对于RNN的解释：循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork

三景页三景页·2020-08-09 18:54

通俗易懂--循环神经网络(RNN)的网络结构！(TensorFlow实现)

1.3RNN的网络结构1.4双向RNN1.5BPTT算法2.其它类型的RNN3.CNN与RNN的区别4.为什么RNN训练的时候Loss波动很大5.实例代码1.什么是RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork

mantchs·2020-08-02 14:39

TCN论文及代码解读总结

前言：传统的时序处理，普遍采用RNN做为基础网络模型，如其变体LSTM、GRU、BPTT等。

我是chios·2020-08-02 13:47

语音识别学习记录 [循环神经网络RNN、LSTM介绍及实现]

RNN简介RNN结构BackPropagationThroughTime(BPTT)训练LongShort-TermMemory(LSTM，长短时记忆网络)上文的介绍转自RNN-循环神经网络和LSTM-

WePlayDirty·2020-07-29 11:46

RNN

RNN的训练方法是BPTT，沿着需要优化的参数的负梯度方向不断寻找更优的点直至收敛，

yumi_huang·2020-07-14 06:18

跟我学神经网络4-循环神经网络

1.关键词BPTT2.简介人们在开始思考时，不是每次都从零开始。比如你读这篇文章，因为你曾经看过相似的文字，所以也能理解这里的文字。你不是从头开始学，你的知识是逐渐积累的。

zhyongquan·2020-07-13 23:30

Python深度学习——循环神经网络

MordernRNNGRURNN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重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；•更新⻔有助于捕捉时间序列

czslxk·2020-07-12 14:26

【NLP实践-Task8 循环神经网络】LSTM详解 & Text-RNN文本分类 & RCNN原理

目录RNN基础循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks）RNN的训练方法——BPTT算法（back-propagationthroughtime）长期依赖（Long-TermDependencies

y430·2020-07-06 11:00

NLP（十）：RNN和LSTM的反向传播BPTT，GPU，Text-RNN的原理及其keras实现

目录1.RNN1.1RNN的结构（前向传播）1.2RNN的前向传播1.3RNN的反向传播BPTT1.4RNN的优缺点2.双向RNN3.针对梯度爆炸，梯度消失的解决4.LSTM及GRU4.1LSTM4.1.1LSTM

我想听相声·2020-07-06 04:16

tensorflow自动写诗

1、目录结构2、入口类#coding=utf-8"""注意：RNN使用的数据为序列化的数据RNN网络：主要由多个LSTM计算单元组成，依靠BPTT算法进行时序展开LSTM:含有保留门和忘记门，是一个多输入多输出的网络结构

weixin_30603633·2020-07-05 21:49

一线算法工程师经典面试题

一、机器学习基础题1、LSTM的公式2、RNN为什么出现梯度消失及BPTT的推导3、DQN的基本原理么4、GBDT和随机森林有什么区别5、GBDT的原理，如何做分类和回归6、随机森林的随机体现在哪方面7

不一样的算法工程师·2020-07-02 06:47

循环神经网络（RNN）和LSTM初学者指南 | 入门资料

具体内容，从前馈网络（FeedforwardNetworks）开始讲起，先后讲述了循环神经网络、时序反向传播算法（BPTT）、LSTM等模型的原理与运作方式。

量子位·2020-06-30 05:31

循环神经网络RNN

文章目录1.为什么在序列模型使用CNN等神经网络效果不好2.介绍一下RNN：3RNN的图4RNN的前向传播：4交叉熵损失5时序反向传播算法(BPTT)（重要）梯度爆炸消失1.为什么在序列模型使用CNN等神经网络效果不好序列数据前后之间是有很强的关联性如

算法黑哥·2020-06-29 01:13

character-RNN模型介绍以及代码解析

但实际运作上，一开始由于vanishingandexploitinggradient问题导致BPTT算法学习不了长期记忆。

weixin_30865427·2020-06-28 01:11

lstm+ctc训练端对端的模型(34)---《深度学习》

我们在前面了解了CNN（卷积神经网络），也了解了RNN（递归神经网络），也在前面进行了基于CNN的BP和基于RNN的BPTT公式的推导，主要都利用了我们所定义的误差δ（预期正确输出和输出之间的误差），进行误差的反向传播

阿华Go·2020-06-27 08:48

深度学习之六，基于RNN(GRU,LSTM)的语言模型分析与theano代码实现

引言前面已经介绍过RNN的基本结构，最基本的RNN在传统的BP神经网络上，增加了时序信息，也使得神经网络不再局限于固定维度的输入和输出这个束缚，但是从RNN的BPTT推导过程中，可以看到，传统RNN在求解梯度的过程中对

luchi007·2020-06-26 21:35

RNN-《动手学深度学习pytorch》

GRURNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT），改进：GRU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#GRUdefgru(inputs,state,params):W_xz

serenysdfg·2020-06-26 08:39

干货——LSTM详解，关于LSTM的前生今世

最近在做lipreading领域的研究，设计到C3D和RNN的结合，于是仔细观摩了下LSTM的系列论文，总结如下：PPT总长98页，内容包括：1.conventionalLSTM（含BPTT算法的详细讲解

NirHeavenX·2020-06-26 04:48

lstm 一演化之路

Hochreiter(应该是Schmidhuber的弟子)在1991年分析了bptt带来的梯度爆炸和消失问题，给学习算法带来了梯度震荡和学习困难等问题；Hochreater和Schmidhuber在1997

过得很好梵蒂冈·2020-06-26 03:59

笔记：动手学深度学习pytorch（ModernRNN，过拟合欠拟合及其解决方案，梯度消失、梯度爆炸）

RNN存在一些问题梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）-梯度爆炸，梯度消失首先举一个例子：如果有一个层输为LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的参数为W

盛季，夏开·2020-06-26 03:38

《动手学——循环神经网络进阶、梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测、过拟合、欠拟合及其解决方案》笔记

所以提出⻔控循环神经⽹络GRU，来捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系RNN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

loveheart123·2020-06-24 08:20

LSTM详解

博客已迁至知乎，文本链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70873081前言之前的文章讲解了RNN的基本结构和BPTT算法及梯度消失问题，说到了RNN无法解决长期依赖问题，本篇文章要讲的

滴水无痕0801·2020-06-23 16:37

长短期记忆模型（LSTM）理解

长短记忆模型是建立在RNN基础之上的，理解RNN有助于理解LSTM模型，建议读者阅读《循环神经网络（RNN）原理及BPTT算法》。

lebboop-L·2020-06-21 23:28

lstm(一) 演化之路

Hochreiter(应该是Schmidhuber的弟子)在1991年分析了bptt带来的梯度爆炸和消失问题，给学习算法带来了梯度震荡和学习困难等问题；Hochreater和Schmidhuber在1997

xmucas·2020-06-21 14:38

手撕系列：原生python实现卷积神经网络

前言之前就一直想不调用框架，实现一个CNN和RNN，实现这两种网络的主要难度就在于反向传播，对与CNN来说反向传播也要涉及到卷积，对于RNN来说反向传播会涉及到沿时间序列进行传播，也就是BPTT。

ReWz·2020-04-25 15:38

（2）LSTM

长短期记忆模型（long-shorttermmemory）是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢

顽皮的石头7788121·2020-03-30 08:59

2018-09-13 学习日志

LeNET），查阅了一些细节信息，如mninst等2、VGG代码思路简单讲了下，项目中再具体说，主要涉及到slim的封装模块，相对tf,conv有了默认值等其他功能3、RNN讲了一半，s与h，双向RNN的BPTT

大牛的刘奶奶的榴莲牛奶·2020-03-26 02:37

CS20si 第11课: RNNs和TensorFlow语言建模

第11课-RNNs和TensorFlow语言建模CS20si课程资料和代码Github地址第11课-RNNs和TensorFlow语言建模从前馈网络到循环神经网络(RNNs)时间上反向传播(BPTT)门控循环单元

tech0ne·2020-03-25 09:03

ModernRNN

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:\[H_{t}=ϕ(X_{t}W_{xh}+H_{t-1}W_{hh}+b_{

hichens·2020-02-16 16:00

L9循环神经网络进阶 ModernRNN

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)H_{t}=ϕ(X_{t}W_{xh

rainman999·2020-02-14 16:00

lesson one | overview

Makingneuralnetsuncoolagain（让神经网络不在那么高高在上）图片发自App以代码为中心而不是艺术学为中心深度学习的全部意义在于得到最新最先进的结果kaggleIanGoodfellow.YoshuaBenaio撰写的最好的数学书BPTT

SimonGideonRaym·2020-02-14 05:40

RNN-LSTM-GRU-最小GRU

LSTM和RNN相同都是利用BPTT传播和随机梯度或者其他优化算法来拟合参数。但是RNN在利用梯度下降算法链式求导时是连乘的形式,而LSTM是相加的形式

一百分的微笑瑾宣·2020-02-05 15:54

BPTT推导以及基于LSTM的MNIST手写数字识别实验

BPTT（BackPropagationThoughTime）公式推导由于RNN被广泛应用于序列标注问题（SequenceLabeling），所以这里选取该问题作为实例来解释BPTT。

Rethinkpossible·2020-01-02 05:57

TBPTT算法——Truncated Backpropagation Through Time

一、介绍在训练循环神经网络RNN中，往往使用BPTT（BackpropagationThroughTime）更新参数。

Answerlzd·2019-09-20 14:05

激活函数快速理解

1、sigmoid函数所以啊很明显，会导致梯度消失（因为在反向传播BPTT过程中，在对w求导时，会包含f(x)的导数，多层时就相当于0.25的n次方，前面的单元更新态度太小了，所以是梯度消失啦）2、tanh

Jeu·2019-09-02 16:19

TensorFlow精进之路（十二）：随时间反向传播BPTT

1、概述上一节介绍了TensorFlow精进之路（十一）：反向传播BP，这一节就简单介绍一下BPTT。2、网络结构RNN正向传播可以用上图表示，这里忽略偏置。

MANY_L·2019-06-17 18:34

TensorFlow精进之路（十一）：反向传播BP

1、概述全连接神经网络和卷积神经网络用的是反向传播（BackPropagation，BP），而卷积神经网络用的是随时间反向传播（BackPropagationThroughTime，BPTT），这一节先讲

MANY_L·2019-06-17 15:16

NLP TASK8 循环和递归神经网络

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。双向RNN递归神经网络LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。

hongyesuifeng·2019-05-26 13:45

自然语言处理入门之路【task11】—— 循环神经网络基础

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。双向RNNLSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。4、针对梯度消失（LSTM等其他门控RN

ck_101·2019-04-27 20:54

RNN BPTT算法推导

BPTT(沿时反向传播算法)基本原理与BP算法一样，包含三个步骤：前向计算每个神经元的输出值反向计算每个神经元的误差项δjδ_jδj,它是误差函数E对神经元j的加权输入netjnet_jnetj的偏导数计算每个权重的梯度最后再用随机梯度下降算法更新权重循环曾如图所示

qq_14962179·2019-03-26 22:58

通俗易懂的RNN总结（包含LSTM/GRU/BPTT等）

1、RNN介绍：RNN的基本想法是如何采用序列信息。在传统神经网络中我们假设所有的输入和输出都是相互独立的，但对于很多任务这样的假设并不合适。如果你想预测一个句子的下一个单词，的则需要知道之前的words包括哪些。RNN被称为循环因为它们对句子的每个元素都执行相同的任务，输出依赖于之前的计算；另一个理解RNN的方法是假设他们用记忆能够获取之前计算过的信息。理论上RNN能够利用任意长的句子，但是实践

c_木ss·2019-03-17 21:25

CNN,RNN,CNNText,RNNText,RCNNText文本分类

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。其中每个圆圈可以看作是一个单元，而且每个单元做的事情也是一样的，因此可以折叠呈左半图的样子。

对java有感觉·2019-03-17 13:48

理解BPTT及RNN的梯度消失与梯度爆炸

博客已迁至知乎，这篇文章的链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70868991前言上篇文章RNN详解已经介绍了RNN的结构和前向传播的计算公式，这篇文章讲一下RNN的反向传播算法BPTT

滴水无痕0801·2018-12-10 00:00

关于BP算法和梯度下降

最开始学习神经网络，感触最深的就是BP算法，当时只用到却没有好好体会它背后的深意，在RNN中也会用到一个类似的算法（BPTT下面会具体讲）。

Bazingaea·2018-11-17 14:28

RNN训练算法BPTT介绍

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进行训练，在

chaixl_Hello_World·2018-11-02 11:30

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