Las redes de memoria a largo y corto plazo (LSTM, por sus siglas en inglés) se presentan como un tipo de arquitectura RNN diseñada para abordar los problemas de gradientes desvanecientes y dependencias a largo plazo. Las LSTM son capaces de recordar información durante períodos prolongados, lo que las hace especialmente útiles para tareas que involucran secuencias.

• Estructura LSTM: Las LSTM constan de tres componentes principales: puerta de olvido, puerta de entrada y puerta de salida. Estas puertas controlan el flujo de información en la red, permitiendo decidir qué recordar y qué olvidar;
• Puerta de olvido: la puerta de olvido determina qué información del paso de tiempo anterior debe descartarse. Produce un valor entre 0 y 1, donde 0 significa "olvidar" y 1 significa "retener" la información;
• Puerta de entrada: la puerta de entrada controla qué nueva información se añadirá al estado de la celda. También produce un valor entre 0 y 1, decidiendo cuánto de los nuevos datos debe incorporarse;
• Puerta de salida: la puerta de salida decide qué parte del estado de la celda se emitirá como salida. El estado de la celda se actualiza en cada paso de tiempo en función de las interacciones entre estas puertas;
• Ventajas de las LSTM: Las LSTM gestionan mejor las dependencias a largo plazo en comparación con las RNN tradicionales. Las puertas en una LSTM ayudan a prevenir el problema del gradiente desvanecido, lo que permite que la red aprenda y recuerde información a lo largo de muchos pasos de tiempo.

En resumen, las LSTM son una extensión potente de las RNN que resuelven limitaciones clave de las RNN tradicionales, especialmente al trabajar con secuencias largas o tareas que requieren recordar información a lo largo del tiempo.