假设我有一个 2 层 LSTM 单元，我正在使用这个网络对沿时间轴长度为 10 的输入序列执行回归。

据我了解，当这个网络“展开”时，它将由 20 个 LSTM 单元组成，每层 10 个。因此，第一层对应的 10 个单元接收 t = 1 到 10 的网络输入，而第二层对应的 10 个单元接收 t = 1 到 10 的第一层的输出。换句话说，单元的输出在对应于 t = 1 的第 1 层中，转到 (1) 对应于 t = 2 的第 1 层中的“下一个”单元，以及 (2) 对应于 t = 1 的第 2 层中的单元。

那么当误差被反向传播时，第 1 层的每个单元中不会有两个导数进入吗？如果是这样，如何执行权重更新？是否使用了两个导数的总和或平均值，还是发生了其他事情？