Utfordringene tradisjonelle RNN-er møter under trening blir undersøkt, spesielt problemene med forsvinnende gradienter og eksploderende gradienter. Disse problemene kan i stor grad hemme treningsprosessen, særlig for lange sekvenser.

• Forsvinnende gradienter: under tilbakepropagering kan gradientene (som brukes til å justere vektene) bli svært små, noe som fører til at modellen slutter å lære eller oppdaterer vektene sine svært sakte. Dette problemet er mest merkbart i lange sekvenser, der effekten av det første inputet forsvinner etter hvert som nettverket går gjennom mange lag;
• Eksploderende gradienter: dette oppstår når gradientene vokser eksponentielt under tilbakepropagering, noe som fører til store oppdateringer av vektene. Dette kan gjøre modellen ustabil og resultere i numerisk overløp;
• Innvirkning på trening: både forsvinnende og eksploderende gradienter gjør det vanskelig å trene dype nettverk. Ved forsvinnende gradienter sliter modellen med å fange opp langsiktige avhengigheter, mens eksploderende gradienter kan føre til ustabil og uforutsigbar læring;
• Løsninger på problemet: det finnes ulike teknikker som long short-term memory (LSTM) eller gated recurrent units (GRU) som er utviklet for å håndtere disse problemene mer effektivt.

Oppsummert kan problemene med forsvinnende og eksploderende gradienter hindre tradisjonelle RNN-er i å lære effektivt. Med riktige teknikker og alternative RNN-arkitekturer kan imidlertid disse utfordringene håndteres for å forbedre modellens ytelse.