rnn和传统人工神经网络训练的异同

RNN和传统人工神经网络在训练上有以下异同：

1. 异同点：RNN和传统神经网络都使用反向传播算法进行训练，目标都是最小化损失函数。

2. 不同点：RNN相比传统神经网络具有时间序列特性，每个时间步输入的数据都会受到前面时间步的影响，因此在训练时需要考虑时间序列上的依赖关系。传统神经网络则没有时间序列特性，每个输入数据之间是独立的，因此训练时不需要考虑时间序列上的依赖关系。

3. 不同点：RNN通过反向传播算法进行梯度更新时，由于时间序列上的依赖关系，需要使用反向传播算法的变种——BPTT（Backpropagation Through Time）算法。而传统神经网络的反向传播算法则是标准的反向传播算法。

4. 异同点：RNN和传统神经网络在训练时都需要进行初始化，但RNN需要初始化的参数更多，例如隐藏状态的初始值、输入门、遗忘门等。

5. 不同点：RNN在训练时存在梯度消失或梯度爆炸的问题，因此需要使用一些技巧来缓解这个问题，如梯度裁剪、LSTM、GRU等。而传统神经网络则不存在这个问题，训练相对更简单。