在RNN中，梯度消失和梯度爆炸是两个常见的问题。

  梯度消失是指在反向传播过程中，梯度值逐渐变小，最终接近于零。这会导致网络无法有效地学习长期依赖关系，在训练过程中，遥远的过去信息对当前时刻的预测影响几乎没有，导致网络的表现欠佳。当使用激活函数为sigmoid函数时，当权重较大时，激活函数的导数接近于0，梯度在反向传播过程中不断乘以小于1的因子，导致梯度逐渐变小。

  梯度爆炸则是指梯度值变得非常大，迅速增加。这会导致数值不稳定，网络参数的更新可能会产生极大的幅度，使得网络很难收敛。当权重较大时，梯度在反向传播过程中不断乘以大于1的因子，导致梯度迅速增大。

  这两个问题都会导致训练过程非常困难，网络收敛速度慢甚至无法收敛。为了解决梯度消失和梯度爆炸的问题，人们提出了一系列的改进方法。

  一种常见的方法是使用门控循环单元（GRU）和长短期记忆（LSTM）等特殊的RNN单元结构，它们通过门控机制可以在训练过程中选择性地保留或遗忘一部分信息，从而缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题。

  另一种方法是使用梯度裁剪（gradient clipping）技术，通过设置一个阈值，当梯度的范数超过该阈值时，将梯度进行缩放，从而防止梯度爆炸。

  此外，还可以使用更稳定的激活函数，如ReLU等，以减少梯度消失的问题。

  总之，梯度消失和梯度爆炸是RNN中常见的问题，需要通过使用特殊的RNN单元结构、梯度裁剪以及合适的激活函数等方法来解决。