训练循环神经网络（RNN）和简单神经网络之间有什么区别？RNN可以使用前馈和反向传播方法进行训练吗？
提前感谢！
回答：
区别在于递归性。因此，RNN不能像普通神经网络那样容易地进行训练。如果你尝试计算梯度，你会很快发现，为了在第n步获得梯度，你实际上需要“展开”网络的前n-1步历史。这种技术，被称为BPTT（时间上的反向传播），正是将反向传播直接应用于RNN的做法。不幸的是，这种方法在计算上既昂贵又在数学上具有挑战性（由于梯度消失/爆炸问题）。人们在许多层面上创造了解决方案，例如引入可以高效训练的特定类型的RNN（如LSTM、GRU），或者通过修改训练过程（如梯度裁剪）。总的来说，从数学意义上讲，你可以在理论上进行“典型”的反向传播，但从编程的角度来看，这需要更多的工作，因为你需要通过历史“展开”你的网络。这在计算上是昂贵的，并且在数学意义上难以优化。
