Pitkän aikavälin muisti (LSTM) -verkot esitellään RNN-arkkitehtuurin tyyppinä, joka on suunniteltu ratkaisemaan häviävien gradienttien ja pitkäaikaisten riippuvuuksien ongelmat. LSTM-verkot kykenevät säilyttämään tietoa pitkiä aikoja, mikä tekee niistä erityisen hyödyllisiä sekvensseihin liittyvissä tehtävissä.

• LSTM-rakenne: LSTM-verkot koostuvat kolmesta pääkomponentista—unohtamisportti, syöteportti ja lähtöportti. Nämä portit säätelevät tiedon kulkua verkossa, mahdollistaen päätöksen siitä, mitä tietoa säilytetään ja mitä unohdetaan;
• Unohtamisportti: unohtamisportti määrittää, mikä tieto edellisestä aikavälistä poistetaan. Se tuottaa arvon väliltä 0 ja 1, jossa 0 tarkoittaa "unohda" ja 1 "säilytä" tieto;
• Syöteportti: syöteportti ohjaa, mitä uutta tietoa lisätään solutilaan. Se tuottaa myös arvon väliltä 0 ja 1, päättäen kuinka paljon uutta tietoa otetaan mukaan;
• Lähtöportti: lähtöportti päättää, mikä osa solutilasta viedään ulos. Solutilaa päivitetään jokaisella aikavälillä näiden porttien vuorovaikutuksen perusteella;
• LSTM-verkkojen edut: LSTM-verkot käsittelevät pitkäaikaisia riippuvuuksia paremmin kuin perinteiset RNN:t. LSTM:n portit auttavat estämään häviävän gradientin ongelman, mahdollistaen verkon oppia ja muistaa tietoa useiden aikavälien yli.

Yhteenvetona LSTM-verkot ovat tehokas laajennus RNN-verkkoihin, jotka ratkaisevat perinteisten RNN-verkkojen keskeisiä rajoituksia erityisesti pitkien sekvenssien tai tehtävien yhteydessä, joissa tiedon muistaminen ajan yli on tarpeen.