勾配爆発問題は、ニューラルネットワークの学習プロセス、特に誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）を用いた際に生じる深刻な課題の一つです。

学習時には、ネットワークの重みを更新するために、損失関数から各重みに対する勾配（微分）を計算します。この勾配は、ネットワークの層を遡る形で連鎖的に掛け合わされながら伝播します。

勾配爆発は、この連鎖的な乗算が原因で発生します。もし途中の層の勾配の値が１より大きい場合、多くの層を遡るにつれてこれらの値が指数関数的に増大してしまいます。

結果として、ネットワークの最も初期の層における勾配が極端に大きな値になり、これが重みの更新にそのまま使われると、更新量が過大になってしまいます。

このような過大な更新は、学習が不安定になる、あるいは発散する原因となります。具体的には、重みが一気に非常に大きな値になってしまったり、あるいは重みが非数値になってしまったりすることがあり、ネットワークは効果的に学習を停止してしまいます。

この問題を解決するためには、勾配クリッピングという手法が一般的に用いられます。これは、計算された勾配が特定の閾値を超えないように上限を設ける処理です。

また、ネットワークの初期化方法を工夫したり、バッチ正規化などの技術を導入することも、勾配のスケールを適切に保つのに役立ちます。勾配爆発は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）のように、同じ重みと構造が何度も繰り返し使われるネットワークで特に顕著に見られる傾向があります。