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LSTM
Long Short-Term Memory — eine rekurrente neuronale Netzwerk-Architektur mit Speicherzellen und Gating-Mechanismen (Input-, Forget-, Output-Gates), die langfristige zeitliche Abhängigkeiten lernen kann. LSTMs werden in Roboter-Kontrollrichtlinien verwendet, die Informationen über die Zeit integrieren müssen, wie Aufgaben, die Speicher vergangener Beobachtungen oder mehrstufiges Denken erfordern. Sie wurden für Sequenzmodellierung weitgehend durch Transformer ersetzt.