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RNN（循环神经网络）在训练过程中容易出现梯度消失和梯度爆炸问题，这主要是由于RNN的时间展开和反向传播过程中梯度的累积效应导致的。这些问题会影响训练的稳定性和模型的性能。以下是一些解决RNN梯度消失和梯度爆炸问题的方法：

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创建新特征时，应该考虑特征对模型性能的影响，以及特征的可解释性。通常，需要通过实验来验证新特征的有效性，并确保不会引入过多的噪声。在特征工程中，创建新特征（也称为特征构造或特征生成）是提高模型性能的关键步骤。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富。，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。有意找工作的同学，请参考博

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RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）不同，RNN引入了循环连接，使得网络能够处理输入序列中的每一个元素，并保留有关序列中先前元素的信息。这种结构使得RNN在处理具有时间依赖性的任务时非常有效，如语音识别、语言建模、时间序列预测等。