在有状态的RNN中通过时间反向传播

Ale*_*lex 3 backpropagation neural-network keras recurrent-neural-network

如果我在Keras中使用有状态的RNN来处理长度为N的序列,该序列被分成N个部分(每个时间步骤被单独处理),

  1. 如何处理反向传播?它只影响最后一个时间步,还是反过来传播整个序列?
  2. 如果它没有传播整个序列,有没有办法做到这一点?

小智 5

反向传播范围限于输入序列的第二维.即如果你的数据是类型,(num_sequences, num_time_steps_per_seq, data_dim)那么后面的道具是在价值的时间范围内完成num_time_steps_per_seq的.看看

https://github.com/fchollet/keras/issues/3669