什么是传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题

传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。这是因为在反向传播过程中，梯度会通过网络中的多个层传递，而在传递过程中可能会被不断乘以小于1的数或大于1的数，从而导致梯度值越来越小或越来越大，最终消失或爆炸。

对于RNN来说，当序列长度较长时，梯度消失的问题会更加明显，因为每个时间步的梯度都需要通过时间步数个层传递。对于CNN来说，当卷积核大小较大时，梯度消失的问题也会更加明显，因为每个位置的梯度都需要通过卷积核大小个层传递。

为了解决这个问题，一些改进的网络结构被提出，例如LSTM和GRU等循环神经网络结构，以及ResNet和DenseNet等卷积神经网络结构。这些网络结构可以通过添加残差连接或门控单元等机制来缓解梯度消失或爆炸的问题。