Long Short-Term Memory (LSTM)
Long Short-Term Memory (LSTM) to specjalistyczny typ architektury Recurrent Neural Network (RNN), zaprojektowany do nauki długoterminowych zależności w danych sekwencyjnych. Sieci LSTM wykorzystują komórki pamięci oraz mechanizmy bramek, aby rozwiązać problem znikającego gradientu, co czyni je niezbędnymi do zadań takich jak modelowanie języka, rozpoznawanie mowy czy prognozowanie szeregów czasowych.