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LSTM
Memoria a Largo Plazo Corto — una arquitectura de red neuronal recurrente con celdas de memoria y mecanismos de compuerta (compuertas de entrada, olvido y salida) que puede aprender dependencias temporales a largo plazo. Los LSTM se utilizan en políticas de control robótico que necesitan integrar información a lo largo del tiempo, como tareas que requieren memoria de observaciones pasadas o razonamiento multietapa. Han sido ampliamente reemplazados por Transformers para modelado de secuencias.