首先来看下RNN的一个循环网络结构图：

RNN（Recurrent Neural Network）

在时间维度上，我们将RNN进行展开，以便能够更好地来观察：

主要的参数就是三部分：在RNN中每一个时间步骤用到的参数都是一样的，要理解清楚的是：一般来说，每一时间的输入和输出是不一样的，比如对于序列数据就是将序列项依次传入，每个序列项再对应不同的输出（比如下一个序列项）：

BPTT（Back Propagation Through Time）算法

将RNN展开之后，似乎一切都很明了了，前向传播（Forward Propagation）就是依次按照时间的顺序计算一次就好了，反向传播（Back Propagation）就是从最后一个时间将累积的残差传递回来即可，跟普通的神经网络训练并没有本质上的不同。

前向传播

直接上公式啦： 

本文用到的公式基本来自Alex的论文，其中a表示汇集计算的值，b表示经过激活函数计算的值，w是不同节点之间连接的参数（具体睡谁连谁看下标），带下标k的是输出层，带下标h的是隐藏层相关的，除此之外你看到所有带括号的的函数都是激活函数，  ϵ  和  δ  的定义看公式， L  是最后的Loss function，这里没有给出具体的计算方法，因为这和NN是一样的，可以看到输出层和普通的NN是完全一样的，接收隐藏层传入的数据并乘以参数求和，只是每一个计算出来的值都有个时间上标t，表示它是t时刻的那个节点。

而隐藏层的计算就是和NN不同的地方，从之前的拓扑图也看到了，隐藏层会接受来自上一时间隐藏层传入的数据，在公式里也体现出来了：第一个求和是和NN一致的，接收来自输入层的数据，第二个是接收来自上一隐藏层的数据。

后向传播

这里主要给出的是计算隐藏层的累积残差的公式，因为输出层和经典的NN是一回事，可以看到第一个公式括号中的两个部分，一个是接收当前时间输出层传回的残差，第二个是接收下一时间隐藏层传回的残差，看着上面的图其实非常好理解。

一下是手写的一些笔记，有待更正：

最后

以上就是洁净秀发为你收集整理的神经网络中的BPTT算法简单介绍 RNN（Recurrent Neural Network）的全部内容，希望文章能够帮你解决神经网络中的BPTT算法简单介绍 RNN（Recurrent Neural Network）所遇到的程序开发问题。

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