Les défis rencontrés par les RNN traditionnels lors de l'entraînement sont examinés, en particulier les problèmes de gradients qui disparaissent et de gradients qui explosent. Ces problèmes peuvent considérablement entraver le processus d'apprentissage, surtout pour les longues séquences.

• Gradients qui disparaissent : lors de la rétropropagation, les gradients (utilisés pour ajuster les poids) peuvent devenir très faibles, ce qui fait que le modèle cesse d'apprendre ou met à jour ses poids très lentement. Ce problème est particulièrement visible dans les longues séquences, où l'effet de l'entrée initiale s'estompe à mesure que le réseau progresse à travers de nombreuses couches ;
• Gradients qui explosent : cela se produit lorsque les gradients augmentent de façon exponentielle lors de la rétropropagation, entraînant de grandes mises à jour des poids. Cela peut rendre le modèle instable et provoquer un dépassement numérique ;
• Impact sur l'entraînement : les gradients qui disparaissent et qui explosent rendent l'entraînement des réseaux profonds difficile. Avec les gradients qui disparaissent, le modèle a du mal à capturer les dépendances à long terme, tandis que les gradients qui explosent peuvent entraîner un apprentissage erratique et imprévisible ;
• Solutions au problème : diverses techniques comme les réseaux à mémoire à long terme (LSTM) ou les unités récurrentes à portes (GRU) sont conçues pour gérer ces problèmes plus efficacement.

En résumé, les problèmes de gradients qui disparaissent et qui explosent peuvent empêcher les RNN traditionnels d'apprendre efficacement. Cependant, avec les bonnes techniques et des architectures RNN alternatives, ces défis peuvent être surmontés pour améliorer les performances du modèle.