De udfordringer, som traditionelle RNN'er står overfor under træning, undersøges, især problemerne med forsvindende gradienter og eksploderende gradienter. Disse problemer kan i væsentlig grad hæmme træningsprocessen, især for lange sekvenser.

• Forsvindende gradienter: under backpropagation kan gradienterne (som bruges til at justere vægte) blive meget små, hvilket får modellen til at stoppe med at lære eller opdatere sine vægte meget langsomt. Dette problem er mest tydeligt i lange sekvenser, hvor effekten af det oprindelige input aftager, efterhånden som netværket bevæger sig gennem mange lag;
• Eksploderende gradienter: dette opstår, når gradienterne vokser eksponentielt under backpropagation, hvilket fører til store opdateringer af vægtene. Dette kan gøre modellen ustabil og resultere i numerisk overløb;
• Indvirkning på træning: både forsvindende og eksploderende gradienter gør det vanskeligt at træne dybe netværk. Ved forsvindende gradienter har modellen svært ved at fange langsigtede afhængigheder, mens eksploderende gradienter kan forårsage ustabil og uforudsigelig læring;
• Løsninger på problemet: der findes forskellige teknikker som long short-term memory (LSTM) eller gated recurrent units (GRU), der er designet til at håndtere disse problemer mere effektivt.

Sammenfattende kan problemerne med forsvindende og eksploderende gradienter forhindre traditionelle RNN'er i at lære effektivt. Med de rette teknikker og alternative RNN-arkitekturer kan disse udfordringer dog håndteres for at forbedre modellens ydeevne.