LSTM (Long Short-Term Memory) network is a type of recurrent neural network (RNN) that is designed to overcome the vanishing gradient problem in traditional RNNs. It is capable of learning long-term dependencies in sequential data by maintaining a memory cell that can store information over long periods of time. The LSTM network consists of multiple gates, including input, forget, and output gates, which control the flow of information into and out of the memory cell. These gates help the network to selectively remember or forget information, making it more effective at capturing long-range dependencies in the data.
Sítě s dlouhým krátkodobým pamětí (LSTM) jsou typem umělých rekurentních neuronových sítí (RNN), které jsou široce používány v aplikacích hlubokého učení. Jsou navrženy tak, aby se učily po dlouhou dobu, na rozdíl od běžných umělých neuronových sítí, které jsou obvykle omezeny na učení po kratší dobu. LSTMy mají zpětnou vazbu, která umožňuje ukládání informací po dlouhou dobu v paměťových buňkách, což jim umožňuje "pamatovat si" minulé události a učit se z nich, aby mohly dělat přesnější predikce.