Изменения

Обучение RNN аналогично обучению обычной нейронной сети. Мы также используем [[:Обратное_распространение_ошибки|алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation)]]^{[на 28(англ.01.19 не создан]}Backpropagation), но с небольшим изменением. Поскольку одни и те же параметры используются на всех временных этапах в сети, градиент на каждом выходе зависит не только от расчетов текущего шага, но и от предыдущих временных шагов (рис. 4). Например, чтобы вычислить градиент для четвертого элемента последовательности, нам нужно было бы «распространить ошибку» на 3 шага и суммировать градиенты. Этот алгоритм называется «алгоритмом обратного распространения ошибки сквозь время» (англ. Backpropagation Through Time, BPTT).<ref name=BPTT_1>[http://andrew.gibiansky.com/blog/machine-learning/recurrent-neural-networks/ Backpropagation Through Time]</ref><ref name=BPTT_2>[http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/ Backpropagation Through Time]</ref>

[[:Рекурсивные нейронные сети|Рекурсивные нейронные сети]]^{[на 28(англ.01.19 не создан]} Recurrent neural networks) представляют собой более общий случай рекуррентных сетей, когда сигнал в сети проходит через структуру в виде дерева (обычно бинарные деревья). Те же самые матрицы весов используются рекурсивно по всему графу в соответствии с его топологией.

*[[:Рекурсивные нейронные сети|Рекурсивные нейронные сети]]^{[на 28.01.19 не создан]}