BPTT (Backpropagation Through Time) là một thuật toán được sử dụng trong mạng nơ-ron hồi quy (RNN) để huấn luyện mô hình. Nó được áp dụng trong quá trình lan truyền ngược để tính toán gradient của hàm mất mát theo các trọng số của mạng.

BPTT được áp dụng trong mỗi lần quẹt diêm trong RNN, nghĩa là trong mỗi bước thời gian. Khi một chuỗi dữ liệu đầu vào được đưa vào mạng, mạng sẽ tính toán đầu ra tại mỗi bước thời gian và so sánh với giá trị thực tế. Sau đó, gradient của hàm mất mát được tính toán theo các trọng số của mạng từ bước thời gian cuối cùng trở về bước thời gian đầu tiên.

Tác dụng của BPTT là cung cấp thông tin về cách mà các trọng số của mạng nên được điều chỉnh để giảm thiểu sai số giữa đầu ra dự đoán và giá trị thực tế. Nó giúp mạng học được cách ứng phó với các mẫu dữ liệu theo thời gian và xử lý thông tin liên quan đến quá khứ. BPTT cũng giúp mạng nơ-ron hồi quy có khả năng dự đoán và sinh ra dữ liệu theo chuỗi thời gian.