Le sfide affrontate dagli RNN tradizionali durante l'addestramento vengono analizzate, in particolare i problemi di gradiente che svanisce e gradiente che esplode. Questi problemi possono ostacolare significativamente il processo di apprendimento, soprattutto per sequenze lunghe.

• Gradiente che svanisce: durante la retropropagazione, i gradienti (utilizzati per aggiornare i pesi) possono diventare molto piccoli, causando l'arresto dell'apprendimento del modello o aggiornamenti dei pesi molto lenti. Questo problema è particolarmente evidente nelle sequenze lunghe, dove l'effetto dell'input iniziale si attenua man mano che la rete attraversa molti strati;
• Gradiente che esplode: si verifica quando i gradienti crescono esponenzialmente durante la retropropagazione, portando ad aggiornamenti molto grandi dei pesi. Questo può rendere il modello instabile e causare overflow numerico;
• Impatto sull'addestramento: sia il gradiente che svanisce che quello che esplode rendono difficile l'addestramento di reti profonde. Nel caso del gradiente che svanisce, il modello fatica a catturare dipendenze a lungo termine, mentre il gradiente che esplode può causare un apprendimento irregolare e imprevedibile;
• Soluzioni al problema: esistono diverse tecniche come le long short-term memory (LSTM) o le gated recurrent units (GRU) progettate per gestire questi problemi in modo più efficace.

In sintesi, i problemi di gradiente che svanisce e che esplode possono impedire agli RNN tradizionali di apprendere in modo efficace. Tuttavia, con le tecniche adeguate e architetture RNN alternative, queste sfide possono essere affrontate per migliorare le prestazioni del modello.