Os desafios enfrentados pelos RNNs tradicionais durante o treinamento são explorados, especificamente os problemas de gradientes desaparecendo e gradientes explodindo. Essas questões podem dificultar significativamente o processo de treinamento, especialmente para sequências longas.

• Gradientes desaparecendo: durante a retropropagação, os gradientes (usados para ajustar os pesos) podem se tornar muito pequenos, fazendo com que o modelo pare de aprender ou atualize seus pesos muito lentamente. Esse problema é mais perceptível em sequências longas, onde o efeito da entrada inicial diminui à medida que a rede avança por muitas camadas;
• Gradientes explodindo: isso ocorre quando os gradientes crescem exponencialmente durante a retropropagação, levando a grandes atualizações nos pesos. Isso pode causar instabilidade no modelo e resultar em estouro numérico;
• Impacto no treinamento: tanto os gradientes desaparecendo quanto os explodindo tornam o treinamento de redes profundas difícil. Para gradientes desaparecendo, o modelo tem dificuldade em capturar dependências de longo prazo, enquanto gradientes explodindo podem causar aprendizado errático e imprevisível;
• Soluções para o problema: existem várias técnicas como long short-term memory (LSTM) ou gated recurrent units (GRU) que são projetadas para lidar com esses problemas de forma mais eficaz.

Em resumo, os problemas de gradientes desaparecendo e explodindo podem impedir que RNNs tradicionais aprendam de forma eficaz. No entanto, com as técnicas corretas e arquiteturas alternativas de RNN, esses desafios podem ser superados para melhorar o desempenho do modelo.