循环神经网络与前馈神经网络训练的异同

循环神经网络（RNN）和前馈神经网络（FFNN）在训练上有一些异同。

相同点：
- 两种神经网络都使用反向传播算法进行训练。
- 两种神经网络的训练目标都是最小化损失函数。

不同点：
- RNN的训练中，由于存在时间序列的依赖关系，需要使用反向传播算法的变种——反向传播通过时间（BPTT）算法。BPTT需要在每个时间步骤上计算反向传播梯度，导致计算成本高。
- RNN的训练中，为了缓解梯度消失或梯度爆炸的问题，通常使用了一些技巧，例如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）。
- FFNN的训练中，每次只需要前向传播和反向传播一次，计算成本低。
- FFNN的训练中，通常使用批量梯度下降或随机梯度下降等优化算法，而不需要像RNN那样使用BPTT。