什么是BPTT？

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Truncated Backpropagation Through Time。

使用截断反向传播训练循环神经网络（如 LSTM）时的一个重要配置参数是决定使用多少时间步作为输入。也就是说，如何准确地将很长的输入序列拆分为子序列以获得最佳性能。

我们接下来使用 6 种不同的方法，您可以拆分非常长的输入序列，以使用 Keras 在 Python 中使用截断反向传播有效地训练循环神经网络。

通过时间截断反向传播

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『迷你教程』Keras中为截断的BPTT进行序列预测

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