将循环神经网络缓解了长距离依赖的问题但是对于远距离的特征由于存在梯度消失与爆炸的可能仍然无法解决长距离依赖的问题。降重

循环神经网络（RNN）通过引入记忆单元来缓解长距离依赖问题，但是由于存在梯度消失与爆炸的可能，RNN仍然无法完全解决远距离特征的问题。梯度消失指的是在训练过程中，梯度随着时间的传播逐渐变小，导致网络难以捕捉到远距离的依赖关系。梯度爆炸则是指梯度随着时间传播逐渐增大，导致网络不稳定甚至无法训练。

为了解决这个问题，研究人员提出了一些改进的循环神经网络模型，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型通过引入门机制来控制梯度的传播，从而更好地捕捉长距离依赖关系。

另外，近年来也出现了一些基于注意力机制的循环神经网络模型，如Transformer。这些模型通过引入注意力机制，能够更灵活地处理远距离依赖关系，从而进一步提升了模型的性能。

总结起来，虽然循环神经网络在一定程度上缓解了长距离依赖问题，但仍然存在梯度消失与爆炸的可能。为了解决这个问题，研究人员提出了一些改进的循环神经网络模型，并引入了注意力机制，以更好地捕捉长距离依赖关系。