rnn反向传播伪代码
时间: 2023-07-03 07:28:24 浏览: 67
以下是基本的RNN反向传播伪代码:
```
dWxh, dWhh, dWhy = 0, 0, 0
dh_next = np.zeros((hidden_size, 1))
# 反向传播
for t in reversed(range(len(inputs))):
# 计算输出误差
dy = np.copy(outputs[t])
dy[target[t]] -= 1
# 计算dWhy, dby
dWhy += np.dot(dy, hs[t].T)
dby += dy
# 计算dht
dh = np.dot(Why.T, dy) + dh_next
# 计算dzt
dz = (1 - hs[t]*hs[t]) * dh
# 计算dWxh, dWhh, dbh
dWxh += np.dot(dz, xs[t].T)
dWhh += np.dot(dz, hs[t-1].T)
dbh += dz
# 更新dh_next
dh_next = np.dot(Whh.T, dz)
# 梯度裁剪
for dparam in [dWxh, dWhh, dWhy, dbh, dby]:
np.clip(dparam, -5, 5, out=dparam)
```
其中,`inputs`是RNN的输入序列,`target`是期望输出序列,`hidden_size`是RNN的隐藏层大小,`outputs`是RNN的输出序列,`hs`是RNN的隐藏状态序列,`xs`是RNN的输入状态序列,`Why`是输出层权重,`Whh`是隐藏层权重,`Wxh`是输入层权重,`dWhy`、`dWhh`、`dWxh`分别是输出层、隐藏层、输入层权重的梯度,`dby`、`dbh`分别是输出层、隐藏层的偏置项梯度。`dy`是输出误差,`dh`是隐藏状态误差,`dz`是中间状态误差。在反向传播时,需要从最后一个时间步开始,逐个计算梯度,并累加到总梯度中。最后,使用梯度裁剪来避免梯度爆炸的问题。