LSTM-сети эффективны для обработки временных рядов, потому что они способны запоминать информацию на длительные периоды времени. 12

Это достигается за счёт уникальной архитектуры с 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

Кроме того, LSTM-сети умеют улавливать закономерности в данных временных рядов и могут использоваться для прогнозирования будущего тренда данных. 3

Таким образом, LSTM обеспечивают более высокую точность и эффективность в задачах, где важно долгосрочное запоминание информации, в том числе при обработке временных рядов. 1