LSTM (Long Short-Term Memory) - это тип рекуррентной нейронной сети, который успешно применяется в задачах обработки последовательностей, таких как распознавание речи, машинный перевод, и т.д. LSTM сети позволяют учитывать долгосрочные зависимости в данных благодаря специальной структуре и механизму запоминания и забывания информации.
Основная идея LSTM заключается в том, что каждая ячейка сети имеет специальные вентили, которые позволяют учиться сохранять или забывать информацию в зависимости от входных данных. Внутри каждой ячейки находятся три вентиля: входной, забывающий и выходной. Эти вентили позволяют LSTM сети более эффективно работать с последовательностями данных, сохраняя важные зависимости на долгие временные промежутки.
Благодаря такой структуре LSTM может успешно моделировать и предсказывать временные ряды, обрабатывать длинные последовательности текста и т.д. LSTM сети широко применяются в задачах машинного обучения, где необходимо анализировать последовательные данные с учетом их долгосрочных зависимостей.