Backpropagation Through Time (BPTT)

Es un algoritmo utilizado para entrenar redes neuronales recurrentes (RNN) al manejar secuencias de datos temporales.

Permite calcular de manera eficiente el gradiente de error a través del tiempo mediante el desenrollado de la red en pasos temporales.

El algoritmo aplica retropropagación estándar en esta estructura desenrollada, ajustando los pesos para minimizar el error global.

Es esencial para modelar patrones secuenciales, como series temporales, procesamiento del lenguaje natural y otros datos dependientes del tiempo.

Un desafío del método es el problema del desvanecimiento o explosión de gradientes, que puede dificultar el entrenamiento eficaz de redes profundas o largas secuencias.

Variantes y técnicas adicionales, como el uso de unidades LSTM o GRU, pueden mitigar estas dificultades, mejorando la estabilidad del aprendizaje.