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LSTM
Long Short-Term Memory — メモリセルとゲーティングメカニズム（入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲート）を備えた再帰型ニューラルネットワークアーキテクチャで、長期的な時間的依存性を学習できます。LSTMはロボット制御ポリシーで使用され、過去の観測の記憶やマルチステップ推論が必要なタスクなど、時間にわたって情報を統合する必要があるタスクに適しています。シーケンスモデリングではTransformerにほぼ置き換わっています。
Long Short-Term Memory — メモリセルとゲーティングメカニズム（入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲート）を備えた再帰型ニューラルネットワークアーキテクチャで、長期的な時間的依存性を学習できます。LSTMはロボット制御ポリシーで使用され、過去の観測の記憶やマルチステップ推論が必要なタスクなど、時間にわたって情報を統合する必要があるタスクに適しています。シーケンスモデリングではTransformerにほぼ置き換わっています。