BPTT算法推导
随时间反向传播 （BackPropagation Through Time，BPTT） 符号注解： \(K\):词汇表的大小 \(T\):句子的长度 \(H\):隐藏层单元数 \(E_t\):第t个时刻（第t个word）的损失函数,定义为交叉熵误差\(E_t=-y_t ...
原文：BPTT详解
一 基本概念 RNN前向传播图 对应的前向传播公式和每个时刻的输出公式 S t tanh UX t WS t qquad qquad y t softmax VS t 使用交叉熵为损失函数，对应的每个时刻的损失和总的损失。通常将一整个序列 一个句子 作为一个训练实例，所以总的误差就是各个时刻 词 的误差之和。 L t y tlog y t sum i y t,i log y t,i L sum t ...
2020-03-07 11:25 0 1134 推荐指数：
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