LSTM (Long Short-Term Memory) считается эффективной архитектурой нейронной сети для анализа последовательностей данных, потому что она позволяет эффективно работать с долгосрочными зависимостями. 1

Это достигается за счёт введения специальных структур, называемых воротами, которые регулируют поток информации внутри сети. 1 Ворота помогают сети сохранять или забывать информацию, что обеспечивает более стабильный градиент во время обучения и позволяет учитывать как краткосрочные, так и долгосрочные зависимости в данных. 1

Некоторые другие преимущества LSTM:

• Долгосрочная память. 2 Благодаря особому механизму памяти, LSTM может сохранять информацию о предыдущих состояниях и использовать её при анализе новых данных. 2 Это позволяет сети чувствовать контекст и обрабатывать длительные временные ряды. 2
• Селективное забывание. 2 LSTM может обучаться забывать ненужные данные и сохранять только те, которые важны для решения конкретной задачи. 2 Это позволяет снизить влияние шума и повысить точность результатов. 2
• Генерация последовательностей. 2 LSTM может использоваться для создания новых последовательностей на основе обучающих данных. 2 Это может быть полезно в различных применениях, таких как генерация текста, музыки или изображений. 2