解释RNN中的梯度消失/爆炸问题是什么？（我们需要潜在的数学原因）

在RNN中，梯度消失/爆炸问题指的是在反向传播过程中，随着时间步的增加，梯度会指数级地增加或减少，导致模型训练过程中的不稳定性。

梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐渐变小，最终变得非常接近于零。这种情况通常发生在深度很大的网络中，因为每次梯度反向传播时，梯度会被乘以权重矩阵的转置，如果权重矩阵的特征值小于1，则梯度会随着时间步的增加指数级地变小。

梯度爆炸则是指在反向传播过程中，梯度逐渐变大，最终变得非常大。这种情况通常发生在深度很大的网络中，因为每次梯度反向传播时，梯度会被乘以权重矩阵的转置，如果权重矩阵的特征值大于1，则梯度会随着时间步的增加指数级地增大。

这些问题的根本原因是在反向传播过程中，梯度被乘以权重矩阵的转置。当权重矩阵的特征值小于1或大于1时，梯度就会指数级地变小或变大。为了解决这些问题，可以采用一些技术，如梯度裁剪、权重初始化、门控机制等。