LSTMnätverksarkitektur
LSTMnätverksarkitektur, eller Long Short-Term Memory-nätverksarkitektur, är en typ av återkommande neuralt nätverk (RNN) som är speciellt utformad för att hantera sekventiella data, såsom text, tal och tidsserier. Till skillnad från traditionella RNN:er, som kan ha svårt att lära sig långsiktiga beroenden i data, är LSTM:er utrustade med en mer komplex intern struktur som möjliggör effektivt minne och inlärning över längre sekvenser.
Kärnan i en LSTM-cell är dess minnescell, som fungerar som en informationsbärare över tid. Denna minnescell
Denna arkitektur gör det möjligt för LSTM:er att komma ihåg relevant information över långa tidsperioder och