裸身摇滚(认证作者)
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BPTT(Backpropagation Through Time)是一种用于训练循环神经网络(RNN)的反向传播算法。它通过将时间步骤展开来计算梯度,从而使得RNN能够学习长期依赖关系。
1. 工作原理:BPTT在训练RNN时,将时间步骤展开,并利用反向传播算法来计算梯度,从而使RNN能够学习长期依赖关系。
2. 优势:BPTT可以让RNN学习长期依赖关系,因此可以更好地模拟真实世界中的复杂情况。
3. 缺点:BPTT的缺点是它的计算效率低,因为它需要展开大量的时间步骤来计算梯度。
4. 代码示例:
python # define the model model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) # define the loss function criterion = nn.CrossEntropyLoss() # train the model using BPTT for epoch in range(num_epochs): # forward pass outputs = model(inputs) # compute the loss loss = criterion(outputs, targets) # backward pass loss.backward() # update weights optimizer.step()
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