A Long Short-Term Memory (LSTM) egy olyan típusú rekurrens neurális hálózat (RNN), amely kifejezetten tervezve lett az idősorok és szekvenciális adatok hosszú távú függőségeinek kezelésére. Az LSTM hálózatok képesek megőrizni és felhasználni a hosszabb időtávú információkat az adatokban, és így hatékonyan kezelni a rövid távú függőség problémáját.
Az LSTM hálózatok rendelkeznek egy speciális struktúrával, amely három fő komponensből áll: bemeneti kapuk (input gates), elfelejtési kapuk (forget gates) és kimeneti kapuk (output gates). Ezek a kapuk lehetővé teszik a hálózat számára, hogy szabályozza az információ áramlását és a memóriájának frissítését a neuronok között.
A bemeneti kapuk ellenőrzik, milyen mértékben engedjék be az új információkat a memóriába. Az elfelejtési kapuk segítenek a hálózatnak meghatározni, mely információkat kell elfelejteni a memóriából. Az output kapuk határozzák meg, hogy mennyire használják a jelenlegi állapotot a hálózat kimenetének meghatározásához.
Ezek a kapuk lehetővé teszik az LSTM hálózatoknak, hogy hosszú távú függőségeket alakítsanak ki az adatok között. A hálózat képes „dönteni”, hogy milyen információkat tároljon a memóriában és milyen mértékben használja azt a kimenet generálásához. Ezáltal az LSTM hálózatok alkalmasak olyan feladatokra, amelyekben fontosak az időbeli függőségek, például beszédfelismerés, szöveggenerálás, idősorok előrejelzése és más időbeli adatok elemzése.
Az LSTM hálózatok nagyobb rugalmasságot nyújtanak az idősorok feldolgozásában és a hosszú távú függőségek kezelésében, ezért széles körben alkalmazzák a mély tanulás és a mesterséges intelligencia területén.