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当 RNN 处理长序列时，由于信息的不断累积，时间步长增加时，梯度会不断变小，这会导致梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络难以学习长期依赖（long-term dependency）的关系。当梯度消失时，前面的信息无法有效地传递到后面，也就导致词之间距离越远，前面对后面的影响越弱，所以RNN难以有效的捕获长距离的语义关系，当梯度爆炸时，网络的权重会变得极大，导致网络不稳定。
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