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LSTM
Long Short-Term Memory — une architecture de réseau de neurones récurrent avec cellules mémoire et mécanismes de gating (portes d'entrée, d'oubli, de sortie) qui peut apprendre les dépendances temporelles à long terme. Les LSTM sont utilisés dans les politiques de contrôle robotique qui doivent intégrer l'information au fil du temps, comme les tâches nécessitant une mémoire des observations passées ou un raisonnement multi-étapes. Ils ont été largement remplacés par les Transformers pour la modélisation de séquences.