Die Herausforderungen, denen traditionelle RNNs während des Trainings begegnen, werden untersucht, insbesondere die Probleme der verschwindenden Gradienten und explodierenden Gradienten. Diese Probleme können den Trainingsprozess erheblich beeinträchtigen, insbesondere bei langen Sequenzen.

• Verschwindende Gradienten: Während der Rückpropagation können die Gradienten (die zur Anpassung der Gewichte verwendet werden) sehr klein werden, was dazu führt, dass das Modell nicht mehr lernt oder seine Gewichte nur sehr langsam aktualisiert. Dieses Problem tritt besonders bei langen Sequenzen auf, bei denen der Effekt der anfänglichen Eingabe mit zunehmender Schichtentiefe des Netzwerks abnimmt;
• Explodierende Gradienten: Dies tritt auf, wenn die Gradienten während der Rückpropagation exponentiell anwachsen, was zu großen Aktualisierungen der Gewichte führt. Dadurch kann das Modell instabil werden und es kann zu numerischem Überlauf kommen;
• Auswirkungen auf das Training: Sowohl verschwindende als auch explodierende Gradienten erschweren das Training tiefer Netzwerke. Bei verschwindenden Gradienten fällt es dem Modell schwer, langfristige Abhängigkeiten zu erfassen, während explodierende Gradienten zu unregelmäßigem und unvorhersehbarem Lernen führen können;
• Lösungsansätze: Es gibt verschiedene Techniken wie Long Short-Term Memory (LSTM) oder Gated Recurrent Units (GRU), die entwickelt wurden, um diese Probleme effektiver zu bewältigen.

Zusammenfassend können die Probleme der verschwindenden und explodierenden Gradienten verhindern, dass traditionelle RNNs effektiv lernen. Mit den richtigen Techniken und alternativen RNN-Architekturen können diese Herausforderungen jedoch adressiert und die Modellleistung verbessert werden.