Обратное распространение во времени — градиентная техника обучения рекуррентных нейронных сетей путем разворачивания последовательности по временным шагам. Она вычисляет, как ошибки на более поздних временных шагах зависят от более ранних состояний, и использует эти градиенты для обновления общих параметров модели.
A gradient-based technique for training certain types of recurrent neural networks, such as Elman networks. The algorithm was independently derived by numerous researchers.