De uitdagingen waarmee traditionele RNN's tijdens het trainen worden geconfronteerd, worden besproken, met name de problemen van vervaagde gradiënten en exploderende gradiënten. Deze problemen kunnen het trainingsproces aanzienlijk belemmeren, vooral bij lange reeksen.

• Vervaagde gradiënten: tijdens backpropagation kunnen de gradiënten (gebruikt om gewichten aan te passen) erg klein worden, waardoor het model stopt met leren of zijn gewichten zeer langzaam bijwerkt. Dit probleem is het meest merkbaar bij lange reeksen, waarbij het effect van de initiële invoer vervaagt naarmate het netwerk door veel lagen gaat;
• Exploderende gradiënten: dit doet zich voor wanneer de gradiënten exponentieel groeien tijdens backpropagation, wat leidt tot grote aanpassingen van de gewichten. Dit kan ertoe leiden dat het model instabiel wordt en resulteert in numerieke overloop;
• Impact op training: zowel vervaagde als exploderende gradiënten maken het trainen van diepe netwerken moeilijk. Bij vervaagde gradiënten heeft het model moeite om langetermijnafhankelijkheden vast te leggen, terwijl exploderende gradiënten kunnen leiden tot grillig en onvoorspelbaar leren;
• Oplossingen voor het probleem: er zijn verschillende technieken zoals long short-term memory (LSTM) of gated recurrent units (GRU) die zijn ontworpen om deze problemen effectiever aan te pakken.

Samengevat kunnen de problemen van vervaagde en exploderende gradiënten voorkomen dat traditionele RNN's effectief leren. Met de juiste technieken en alternatieve RNN-architecturen kunnen deze uitdagingen echter worden aangepakt om de modelprestaties te verbeteren.