大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
BPTT(沿时反向传播算法)基本原理与BP算法一样，包含三个步骤：
- 前向计算每个神经元的输出值
- 反向计算每个神经元的误差项 δ j δ_j δj,它是误差函数E对神经元j的加权输入 n e t j net_j netj的偏导数
- 计算每个权重的梯度
- 最后再用随机梯度下降算法更新权重
循环曾如图所示：
1.1前向计算
循环层的前向计算：
隐层： s t = f ( U x t + W s t − 1 ) s_t=f(Ux_t+Ws_{t-1}) st=f(Uxt+Wst−1)
1.2误差项的计算
BPTT算法将第l层t时刻的误差项 δ t l δ_t^l δtl值沿两个方向传播，一个方向时传递到上一层网络，得到 δ t l − 1 δ_t^{l-1} δtl−1,这部分只和权重矩阵U有关；另一方向是将其沿着时间线传递到初始 t 1 t_1 t1时刻，得到 δ 1 l δ_1^l δ1l，这部分只和权重矩阵W有关。
用向量 n e t j net_j netj表示神经元在t时刻的加权输入：
n e t j = U x t + W s t − 1 net_j=Ux_t+Ws_{t-1} netj=Uxt+Wst−1
s t − 1 = f ( n e t t − 1 ) s_{t-1}=f(net_{t-1}) st−1=f(nett−1)
因此：
∂ n e t t ∂ n e t t − 1 = ∂ n e t t ∂ s t − 1 ∂ s t − 1 ∂ n e t t − 1 \frac{\partial net_t}{\partial net_{t-1}}=\frac{\partial net_t}{\partial s_{t-1}}\frac{\partial s_{t-1}}{\partial net_{t-1}} ∂nett−1∂nett=∂st−1∂nett∂nett−1∂st−1
∂ n e t t ∂ s t − 1 = W \frac{\partial net_t}{\partial s_{t-1}}=W ∂st−1∂nett=W
第二项是一个jacobian矩阵
最后，将两项合在一起，可得：
∂ n e t t ∂ n e t t − 1 = ∂ n e t t ∂ s t − 1 ∂ s t − 1 ∂ n e t t − 1 = W ∗ d i a g [ f ′ ( n e t t − 1 ) ] \frac{\partial net_t}{\partial net_{t-1}}=\frac{\partial net_t}{\partial s_{t-1}}\frac{\partial s_{t-1}}{\partial net_{t-1}}=W*diag[f^{'} (net_{t-1})] ∂nett−1∂nett=∂st−1∂nett∂nett−1∂st−1=W∗diag[f′(nett−1)]
上式描述了将 δ \delta δ沿时间向前传递一个时刻的规律，可以求的任意时刻k的误差项 δ k \delta_k δk:
这就是将误差项沿着时间反向传播的算法。
循环层将误差项反向传递到上一层网络，与普通的全连接层是完全一样的。
循环层的加权输入 n e t l net^l netl与上一层的加权输入 n e t l − 1 net^{l-1} netl−1关系如下：
n e t t l = U a t l − 1 + W s t − 1 net^l_t=Ua^{l-1}_t+Ws_{t-1} nettl=Uatl−1+Wst−1
a t l − 1 = f l − 1 ( n e t t l − 1 ) a^{l-1}_t=f^{l-1}(net^{l-1}_t) atl−1=fl−1(nettl−1)
上式中 n e t t l net^l_t nettl是第l层神经元的加权输入； n e t t l − 1 net^{l-1}_t nettl−1是l-1层神经元的加权输入； a t l − 1 a^{l-1}_t atl−1是第l-1层神经元的输出； f l − 1 f^{l-1} fl−1是第l-1层的激活函数。
∂ n e t t l ∂ n e t t l − 1 = ∂ n e t t l ∂ a t l − 1 ∂ a t l − 1 ∂ n e t t l − 1 = U ∗ d i a g [ f ′ l − 1 ( n e t t l − 1 ) ] \frac{\partial net^l_t}{\partial net^{l-1}_t}=\frac{\partial net^l_t}{\partial a^{l-1}_t}\frac{\partial a^{l-1}_t}{\partial net^{l-1}_t}=U*diag[f^{'l-1}(net^{l-1}_t)] ∂nettl−1∂nettl=∂atl−1∂nettl∂nettl−1∂atl−1=U∗diag[f′l−1(nettl−1)]
所以：
δ t l − 1 = ∂ E ∂ n e t t l − 1 = ∂ E ∂ n e t t l ∂ n e t t l ∂ n e t t l − 1 = δ t l ∗ U ∗ d i a g [ f ′ l − 1 ( n e t t l − 1 ) ] \delta^{l-1}_t=\frac{\partial E}{\partial net^{l-1}_t}=\frac{\partial E}{\partial net^l_t}\frac{\partial net^l_t}{\partial net^{l-1}_t}=\delta^l_t*U*diag[f^{'l-1}(net^{l-1}_t)] δtl−1=∂nettl−1∂E=∂nettl∂E∂nettl−1∂nettl=δtl∗U∗diag[f′l−1(nettl−1)]
上式就是将误差项传递到上一层算法。
1.3权重梯度的计算
接下来是BPTT算法的最后一步：计算每个权重的梯度
首先计算误差函数E对权重矩阵W的梯度： ∂ E ∂ W \frac{\partial E}{\partial W} ∂W∂E
上图为我们前两步计算得到的量，包括每个时刻t循环层的输出值 s t s_t st,以及误差项 δ t \delta_t δt
我们知道了任意一个时刻的误差项 δ t \delta_t δt,以及上一个时刻循环层的输出值 s t − 1 s_{t-1} st−1，就可以按照下面的公式求出权重矩阵在t时刻的梯度：
上式中， δ i t \delta^t_i δit表示t时刻误差项向量的第i各分量，即第i层的误差项；KaTeX parse error: Double subscript at position 8: s_{t-1}_̲i表示t-1时刻循环层第i各神经元的输出值。
权重梯度推导：
1.4梯度爆炸与梯度消失
RNNs并不能很好地处理较长的序列。主要原因是RNN在训练中很容易发生梯度爆炸和梯度消失，导致训练时梯度不能在较长序列中一直传递下去，从而使RNN无法捕捉到长距离的影响。
三种方法应对梯度消失问题：
1）合理的初始化权重值。初始化权重，使每个神经元尽可能不要取极大或极小值，以躲开梯度消失的区域。
2）使用Relu代替sigmod和tanh作为激活函数。
3）使用其它结构的RNNs，比如长短时记忆网络(LSTM)和Gated Recurrent Unit(GRU),这是最流行的做法。
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