请将下面的文本调整为更加学术严谨的表达方式：  
鉴于现有算法无法很好地关注长期依赖问题，循环神经网络应运而生。再复杂的数据依赖关系，也可以通过相应地增加网络层数来增强其拟合能力。但是随着网络不断加深，又有了太多的副作用。例如，它会引发梯度消失和梯度爆炸问题，极大地增大了训练难度。为了解决以上问题，各种改进策略开始出现。  

创新策略包括Gradient Clipping方法，用以控制梯度大小防止其过大或过小；Batch Normalization方法，可以通过减少内部协变量偏移减轻梯度消失；以及注意力机制（Attention Mechanism），允许模型在处理长序列时更加关注特定的部分。除此之外，还有一些针对遗忘问题的机制，如长短时记忆（LSTM）网络，进一步加强了模型处理长依赖关系的能力。这些机制共同作用，可以在一定程度上缓解深度学习模型遇到的训练难题。
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由于现有算法在处理长期依赖问题方面表现出一定的局限性，循环神经网络（RNN）得以提出并迅速发展。对于复杂的数据依赖关系，该网络模型能够通过增加隐层的数量来提高模型的拟合能力和表达力。然而，随着网络层数增加，模型训练中出现了多种潜在的问题，其中梯度消失与梯度爆炸是最为显著的，这些问题显著增加了模型的训练难度。

为解决这些问题，研究者们探索了多种改进措施。具体包括：(1) 梯度裁剪（Gradient Clipping）技术，用于限制每次更新的梯度值，防止其过大或过小，进而稳定训练过程；(2) 批量归一化（Batch Normalization），可以在一定程度上减少内部协变量偏移，有助于缓解梯度消失现象；以及 (3) 注意力机制（Attention Mechanism），能允许模型在处理长序列数据时，对序列中的某些部分赋予更多的权重，提高关键信息的捕捉效率。此外，针对RNN遗忘机制的问题，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为一种重要的改进被引入，通过门控单元的设计增强了模型对长依赖关系的捕捉能力。上述措施的联合作用，为缓解深度学习模型训练中的困难提供了有效途径。
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