Utmaningarna som traditionella RNN:er möter under träning utforskas, särskilt problemen med försvinnande gradienter och exploderande gradienter. Dessa problem kan avsevärt försvåra träningsprocessen, särskilt för långa sekvenser.

• Försvinnande gradienter: under backpropagering kan gradienterna (som används för att justera vikter) bli mycket små, vilket gör att modellen slutar lära sig eller uppdaterar sina vikter mycket långsamt. Detta problem är mest märkbart i långa sekvenser, där effekten av den initiala inmatningen avtar när nätverket passerar genom många lager;
• Exploderande gradienter: detta inträffar när gradienterna växer exponentiellt under backpropagering, vilket leder till stora uppdateringar av vikterna. Detta kan göra modellen instabil och resultera i numerisk överströmning;
• Påverkan på träning: både försvinnande och exploderande gradienter gör det svårt att träna djupa nätverk. Vid försvinnande gradienter har modellen svårt att fånga långsiktiga beroenden, medan exploderande gradienter kan orsaka ryckig och oförutsägbar inlärning;
• Lösningar på problemet: det finns olika tekniker som long short-term memory (LSTM) eller gated recurrent units (GRU) som är utformade för att hantera dessa problem mer effektivt.

Sammanfattningsvis kan problemen med försvinnande och exploderande gradienter hindra traditionella RNN:er från att lära sig effektivt. Med rätt tekniker och alternativa RNN-arkitekturer kan dock dessa utmaningar hanteras för att förbättra modellens prestanda.