深度学习100问27:什么是截断的BPTT
嘿，你知道截断的 BPTT 是什么嘛？想象一下，你有一个超级长的故事要讲，一口气从头讲到尾可太难啦，而且很容易把自己绕晕。这时候呢，截断的 BPTT 就像把这个长故事分成一小段一小段来讲。
在循环神经网络训练那些长长的序列数据的时候，如果直接像个“愣头青”一样用传统方法，那计算量会大得吓人，还可能出现梯度消失或者爆炸的情况，就像烟花放一半突然熄火或者炸得不可收拾。
截断的 BPTT 呢，先确定一个合适的长度，就好比决定每一小段故事有多长。然后把长序列切成好多小段，就像把长故事切成一个个小片段。接着，对每个小片段依次进行一种类似“找问题、改进”的过程（就像反向传播通过时间）。不断重复这个切小段、改进的过程，直到把整个长故事都处理完或者达到一定的训练次数。
这样做有啥好处呢？首先，计算变得简单多啦，不用再被庞大的计算量压得喘不过气。其次，还能缓解梯度消失和爆炸的问题，让训练变得更容易。这种方法在很多地方都大显身手哦，比如自然语言处理里训练语言模型、搞机器翻译的时候，就像一个得力的小助手。