LSTM (Long Short-Term Memory) можно дословно перевести как «долгая краткосрочная память». Это особый вид рекуррентных нейронных сетей, которые способны запоминать информацию о предыдущих состояниях и использовать её для предсказания будущих. LSTM имеют внутреннюю структуру, состоящую из трех вентилей: входного, выходного и забывающего. Эти вентили регулируют поток информации внутри ячейки памяти и позволяют LSTM избегать проблемы затухания или взрыва градиента, которая часто возникает у обычных рекуррентных сетей.
LSTM широко используются в задачах глубокого обучения, связанных с обработкой естественного языка, распознаванием речи, генерацией текста и т.п. Однако данная технология также имеет свои недостатки, такие как высокая вычислительная сложность и неспособность улавливать дальние зависимости между событиями.