Long short-term memory (LSTM) netværk introduceres som en type RNN-arkitektur designet til at løse problemerne med forsvindende gradienter og langtidshukommelse. LSTM'er er i stand til at huske information i længere perioder, hvilket gør dem særligt nyttige til opgaver, der involverer sekvenser.

• LSTM-struktur: LSTM'er består af tre hovedkomponenter—forget gate, input gate og output gate. Disse gates styrer informationsflowet i netværket og gør det muligt at afgøre, hvad der skal huskes, og hvad der skal glemmes;
• Forget gate: forget gate afgør, hvilken information fra det forrige tidssteg der skal kasseres. Den returnerer et tal mellem 0 og 1, hvor 0 betyder "glem" og 1 betyder "behold" informationen;
• Input gate: input gate styrer, hvilken ny information der skal tilføjes til celletilstanden. Den returnerer også en værdi mellem 0 og 1 og afgør, hvor meget af de nye data der skal inkorporeres;
• Output gate: output gate afgør, hvilken del af celletilstanden der skal sendes videre. Celletilstanden opdateres ved hvert tidssteg baseret på interaktionen mellem disse gates;
• Fordele ved LSTM'er: LSTM'er er bedre til at håndtere langtidshukommelse sammenlignet med traditionelle RNN'er. Gates i en LSTM hjælper med at forhindre forsvindende gradient-problemet, hvilket gør det muligt for netværket at lære og huske information over mange tidssteg.

Sammenfattende er LSTM'er en kraftfuld udvidelse af RNN'er, der adresserer centrale begrænsninger ved traditionelle RNN'er, især når der arbejdes med lange sekvenser eller opgaver, der kræver at huske information over tid.