neural-network - 有状态 RNN 中的时间反向传播

如果我在 Keras 中使用有状态 RNN 来处理长度为 N 的序列，该序列分为 N 个部分(每个时间步都单独处理)，

如何处理反向传播？它只影响最后一个时间步，还是反向传播整个序列？

如果它没有在整个序列中传播，有没有办法做到这一点？

最佳答案

反向传播范围仅限于输入序列的第二维。即，如果您的数据是 (num_sequences, num_time_steps_per_seq, data_dim) 类型，则 back prop 是在 num_time_steps_per_seq 值的时间范围内完成的

关于neural-network - 有状态 RNN 中的时间反向传播，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/39457744/