В чем преимущества и недостатки LSTM перед классическими RNN?

Преимущества LSTM перед классическими RNN:

• способность к обучению долговременным зависимостям; habr.com analyticsindiamag.com
• более высокая вычислительная эффективность. ai.stackexchange.com

Недостатки LSTM:

• ограниченная способность пересматривать решения о хранении информации; datasecrets.ru
• чересчур сильное сжатие данных (так как память у LSTM скалярна); datasecrets.ru
• невозможность распараллелить вычисления, поэтому LSTM считается плохо масштабируемой архитектурой. datasecrets.ru

Также основной недостаток LSTM — большое количество матриц весов (8 против 3 у Simple RNN). sok.susu.ru

Выбор между LSTM и классическими RNN зависит от конкретных задач и требований к модели. Например, LSTM используют, когда нужно работать с большими последовательностями и важна точность, а классические RNN — когда требуется меньшее потребление памяти и более быстрые результаты. analyticsindiamag.com