参考回答：
1）、梯度裁剪（Clipping Gradient）
既然在BP过程中会产生梯度消失（就是偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，更新的梯度为阈值。
优点：简单粗暴
缺点：很难找到满意的阈值
2）、LSTM（Long Short-Term Memory）
一定程度上模仿了长时记忆，相比于梯度裁剪，最大的优点就是，自动学习在什么时候可以将error反向传播，自动控制哪些是需要作为记忆存储在LSTM cell中。一般长时记忆模型包括写入，读取，和忘记三个过程对应到LSTM中就变成了input_gate,output_gate,
forget_gate,三个门，范围在0到1之间，相当于对输入输出进行加权的学习，利用大量数据来自动学习加权的参数（即学习了哪些错误可以用BP更新参数）。具体的公式表达：
优点：模型自动学习更新参数
