再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

BPTTの概要 BPTT（誤差逆伝搬法）は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）をトレーニングするために使用される学習アルゴリズムです。RNNは、時系列データを処理するためにシーケンシャルな情報を保持するネットワークですが、それらの重みをトレーニングすることは、時系列の勾配が消失または爆発する可能性があるため、困難な場合があります。 BPTTは、RNNの時刻を逆方向に遡って、各時刻での誤差の影響を計算します。これにより、勾配を計算するための勾配情報が得られ、ネットワークの重みの更新に使用できます。BPTTはオンライン学習とオフライン学習の両方に適用でき、勾配消失または爆発の問題を克服するのに役立ちます。