Розглядаються проблеми, з якими стикаються традиційні RNN під час навчання, зокрема проблеми згасаючих градієнтів та вибухаючих градієнтів. Ці питання можуть суттєво ускладнити процес навчання, особливо для довгих послідовностей.

• Згасаючі градієнти: під час зворотного поширення градієнти (які використовуються для коригування ваг) можуть ставати дуже малими, що призводить до зупинки навчання моделі або дуже повільного оновлення ваг. Ця проблема найбільш помітна у довгих послідовностях, коли вплив початкового входу зникає при проходженні мережі через багато шарів;
• Вибухаючі градієнти: виникають, коли градієнти експоненціально зростають під час зворотного поширення, що призводить до великих оновлень ваг. Це може зробити модель нестабільною та спричинити числове переповнення;
• Вплив на навчання: як згасаючі, так і вибухаючі градієнти ускладнюють навчання глибоких мереж. При згасаючих градієнтах модель не може захопити довгострокові залежності, а вибухаючі градієнти можуть призвести до хаотичного та непередбачуваного навчання;
• Шляхи вирішення проблеми: існують різні техніки, такі як довга короткочасна пам'ять (LSTM) або рекурентні блоки з затворами (GRU), які розроблені для більш ефективного подолання цих проблем.

Підсумовуючи, проблеми згасаючих та вибухаючих градієнтів можуть завадити ефективному навчанню традиційних RNN. Однак за допомогою відповідних технік та альтернативних архітектур RNN ці виклики можна подолати для покращення продуктивності моделі.