Long short-term memory (LSTM) nätverk introduceras som en typ av RNN-arkitektur utformad för att hantera problemen med försvinnande gradienter och långsiktiga beroenden. LSTM-nätverk kan minnas information under längre perioder, vilket gör dem särskilt användbara för uppgifter som involverar sekvenser.

• LSTM-struktur: LSTM-nätverk består av tre huvudkomponenter—glömskeport, inmatningsport och utmatningsport. Dessa portar styr informationsflödet i nätverket och gör det möjligt att avgöra vad som ska kommas ihåg och vad som ska glömmas;
• Glömskeport: glömskeporten avgör vilken information från föregående tidssteg som ska tas bort. Den ger ett värde mellan 0 och 1, där 0 betyder "glöm" och 1 betyder "behåll" informationen;
• Inmatningsport: inmatningsporten styr vilken ny information som ska läggas till celltillståndet. Den ger också ett värde mellan 0 och 1, vilket avgör hur mycket av den nya datan som ska inkorporeras;
• Utmatningsport: utmatningsporten avgör vilken del av celltillståndet som ska skickas ut. Celltillståndet uppdateras vid varje tidssteg baserat på samspelet mellan dessa portar;
• Fördelar med LSTM: LSTM-nätverk hanterar långsiktiga beroenden bättre än traditionella RNN. Portarna i ett LSTM hjälper till att förhindra försvinnande gradient-problemet, vilket gör det möjligt för nätverket att lära sig och minnas information över många tidssteg.

Sammanfattningsvis är LSTM-nätverk en kraftfull utvidgning av RNN som hanterar viktiga begränsningar hos traditionella RNN, särskilt vid arbete med långa sekvenser eller uppgifter som kräver att information minns över tid.