BPTT算法推導
隨時間反向傳播 （BackPropagation Through Time，BPTT） 符號注解： \(K\):詞匯表的大小 \(T\):句子的長度 \(H\):隱藏層單元數 \(E_t\):第t個時刻（第t個word）的損失函數,定義為交叉熵誤差\(E_t=-y_t ...
原文：BPTT詳解
一 基本概念 RNN前向傳播圖 對應的前向傳播公式和每個時刻的輸出公式 S t tanh UX t WS t qquad qquad y t softmax VS t 使用交叉熵為損失函數，對應的每個時刻的損失和總的損失。通常將一整個序列 一個句子 作為一個訓練實例，所以總的誤差就是各個時刻 詞 的誤差之和。 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 推薦指數：
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