दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (LSTM) एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जिसका उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गहन शिक्षण के क्षेत्र में किया जाता है। मानक फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क के विपरीत, LSTM में फीडबैक कनेक्शन होते हैं। ऐसा आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) न केवल एकल डेटा बिंदुओं (जैसे छवियां) को संसाधित कर सकता है, बल्कि डेटा के संपूर्ण अनुक्रम (जैसे भाषण या वीडियो) को भी संसाधित कर सकता है। यह विशेषता LSTM नेटवर्क को डेटा प्रसंस्करण और भविष्यवाणी के लिए आदर्श बनाती है। उदाहरण के लिए, LSTM अखंडित, कनेक्टेड लिखावट पहचान, भाषण पहचान, मशीन अनुवाद, भाषण गतिविधि का पता लगाने, रोबोट नियंत्रण, वीडियो गेम और स्वास्थ्य सेवा जैसे कार्यों पर लागू होता है।
दीर्घकालिक-अल्पकालिक मेमोरी एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जिसका उपयोग गहन शिक्षण में किया जाता है जो न केवल एकल डेटा बिंदुओं (जैसे छवियों) को संसाधित कर सकता है, बल्कि डेटा के संपूर्ण अनुक्रमों (जैसे भाषण या वीडियो) को भी संसाधित कर सकता है।
दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (LSTM) एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जिसका उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गहन शिक्षण के क्षेत्र में किया जाता है। मानक फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क के विपरीत, LSTM में फीडबैक कनेक्शन होते हैं। ऐसा आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) न केवल एकल डेटा बिंदुओं (जैसे छवियां) को संसाधित कर सकता है, बल्कि डेटा के संपूर्ण अनुक्रम (जैसे भाषण या वीडियो) को भी संसाधित कर सकता है। यह विशेषता LSTM नेटवर्क को डेटा प्रसंस्करण और भविष्यवाणी के लिए आदर्श बनाती है। उदाहरण के लिए, LSTM अखंडित, कनेक्टेड लिखावट पहचान, भाषण पहचान, मशीन अनुवाद, भाषण गतिविधि का पता लगाने, रोबोट नियंत्रण, वीडियो गेम और स्वास्थ्य सेवा जैसे कार्यों पर लागू होता है।