Se exploran los desafíos que enfrentan las RNN tradicionales durante el entrenamiento, específicamente los problemas de gradientes que desaparecen y gradientes que explotan. Estos problemas pueden dificultar significativamente el proceso de entrenamiento, especialmente para secuencias largas.

• Gradientes que desaparecen: durante la retropropagación, los gradientes (utilizados para ajustar los pesos) pueden volverse muy pequeños, lo que provoca que el modelo deje de aprender o actualice sus pesos muy lentamente. Este problema es más notable en secuencias largas, donde el efecto de la entrada inicial se desvanece a medida que la red avanza por muchas capas;
• Gradientes que explotan: esto ocurre cuando los gradientes crecen exponencialmente durante la retropropagación, lo que lleva a grandes actualizaciones de los pesos. Esto puede causar que el modelo se vuelva inestable y resulte en desbordamiento numérico;
• Impacto en el entrenamiento: tanto los gradientes que desaparecen como los que explotan dificultan el entrenamiento de redes profundas. Con gradientes que desaparecen, el modelo tiene dificultades para capturar dependencias a largo plazo, mientras que los gradientes que explotan pueden causar un aprendizaje errático e impredecible;
• Soluciones al problema: existen diversas técnicas como la memoria a largo y corto plazo (LSTM) o las unidades recurrentes con compuertas (GRU) que están diseñadas para manejar estos problemas de manera más efectiva.

En resumen, los problemas de gradientes que desaparecen y explotan pueden impedir que las RNN tradicionales aprendan de manera efectiva. Sin embargo, con las técnicas adecuadas y arquitecturas alternativas de RNN, estos desafíos pueden abordarse para mejorar el rendimiento del modelo.