rnn上的bptt的簡單推導
從圖中可以看出rnn的結構及其時間上反向傳播的推導。當然圖中是乙個簡化形式，沒有偏置(bias)(不過這不是本質問題)。本來以為rnn上應該有多層hidden layer，然後存在時間和nn層之間的方向傳播，也就是rnn可以結合nn。但是看了很多資料發現一般的rnn都只有乙個hidden layer，不然會遇到梯度**或者梯度消失問題，而且難以訓練，所以一般的rnn都只有乙個hidden layer，不過推導起來沒有本質區別。只是反向傳播有兩個方向了而已。
事實上，無論是普通的神經網路，還是rnn，cnn，它們的方向傳播思路都是類似的，就是把握
δ 流動的主線，以及經過不同神經網路層時候的根據不同神經網路生成的具體導數。然後再把其他引數和同層的
δ 聯絡起來求解。至於δ
求解無非是鏈式法則轉移到已經求解完的部分，注意把握導數求解的流動方向，沿層次或者沿著時間。最後再根據矩陣形式做乙個簡化就好了。
DNN中的BP和RNN中的BPTT推導
參考部落格 1 反向傳播演算法 backpropagation 深層神經網路 deep neural network，dnn 由輸入層 多個隱藏層和輸出層組成，任務分為分類和回歸兩大類別。如果我們使用深層神經網路做了乙個 任務，輸出為y tilde y 真實的為y，這時候就需要定義乙個損失函式來評價...
神經網路中的BPTT演算法簡單介紹
首先來看下rnn的乙個迴圈網路結構圖 在時間維度上，我們將rnn進行展開，以便能夠更好地來觀察 主要的引數就是三部分 在rnn中每乙個時間步驟用到的引數都是一樣的，要理解清楚的是 一般來說，每一時間的輸入和輸出是不一樣的，比如對於序列資料就是將序列項依次傳入，每個序列項再對應不同的輸出 比如下乙個序...
IOC的簡單推導
public inte ce userdao public class userassetdaoimpl implements userdao public class userinfodaoimpl implements userdao public class userhealthdaoimpl...