Long short-term memory (LSTM) nettverk introduseres som en type RNN-arkitektur utviklet for å løse problemene med forsvinnende gradienter og langtidsavhengigheter. LSTM-er er i stand til å huske informasjon over lengre perioder, noe som gjør dem spesielt nyttige for oppgaver som involverer sekvenser.

• LSTM-struktur: LSTM-er består av tre hovedkomponenter—glemmeport, inngangsport og utgangsport. Disse portene styrer informasjonsflyten i nettverket og lar det avgjøre hva som skal huskes og hva som skal glemmes;
• Glemmeport: glemmeporten avgjør hvilken informasjon fra forrige tidssteg som skal forkastes. Den gir ut et tall mellom 0 og 1, hvor 0 betyr "glemme" og 1 betyr "beholde" informasjonen;
• Inngangsport: inngangsporten styrer hvilken ny informasjon som skal legges til celletilstanden. Den gir også ut en verdi mellom 0 og 1, og avgjør hvor mye av de nye dataene som skal inkorporeres;
• Utgangsport: utgangsporten avgjør hvilken del av celletilstanden som skal sendes ut. Celletilstanden oppdateres ved hvert tidssteg basert på samspillet mellom disse portene;
• Fordeler med LSTM-er: LSTM-er håndterer langtidsavhengigheter bedre enn tradisjonelle RNN-er. Portene i en LSTM bidrar til å forhindre forsvinnende gradient-problemet, noe som gjør det mulig for nettverket å lære og huske informasjon over mange tidssteg.

Oppsummert er LSTM-er en kraftig utvidelse av RNN-er som løser sentrale begrensninger ved tradisjonelle RNN-er, spesielt når man arbeider med lange sekvenser eller oppgaver som krever å huske informasjon over tid.