13.深度学习之RNN进阶-1
13.1 通过时间反向传播
13.1.1 BPTT算法推导
- BPTT（back-propagation through time）算法是常用的训练RNN的方法。
- 需要寻优的参数有三个，分别是U、V、W。
- 与BP算法不同的是，其中W和U两个参数的寻优过程需要追溯之前的历史数据，参数V相对简单只需关注目前，那么就来先求解参数V的偏导数。
- RNN的损失也是会随着时间累加的，所以不能只求t时刻的偏导。
13.1.2 定义模型
考虑一个无偏差项的循环神经网络，且激活函数为恒等映射 。
设时间步t的输入为单样本，
标签为yt，那么隐藏状态
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