BPTT算法详解:深入探究循环神经网络(RNN)中的梯度计算【原理理解】在深度学习领域中,我们经常处理的是独立同分布(i.i.d)的数据,比如图像分类、文本生成等任务,其中每个样本之间相互独立。然而,在现实生活中,许多数据具有时序结构,例如语言模型中的单词序列、股票价格随时间的变化、视频中的帧等。对于这类具有时序关系的数据,传统的深度学习模型可能无法很好地捕捉到其内在的 时间相关性 。为了解决这一问题,循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)被广泛应用于处理时序数据。