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LSTM
장단기 메모리 (Long Short-Term Memory) — 메모리 셀과 게이팅 메커니즘 (입력, 망각, 출력 게이트)을 갖춘 순환 신경망 아키텍처로 장기 시간 의존성을 학습할 수 있음. LSTM은 과거 관측의 메모리나 다단계 추론이 필요한 작업처럼 시간에 따라 정보를 통합해야 하는 로봇 제어 정책에 사용됨. 시퀀스 모델링에서는 Transformer에 의해 대부분 대체됨.
장단기 메모리 (Long Short-Term Memory) — 메모리 셀과 게이팅 메커니즘 (입력, 망각, 출력 게이트)을 갖춘 순환 신경망 아키텍처로 장기 시간 의존성을 학습할 수 있음. LSTM은 과거 관측의 메모리나 다단계 추론이 필요한 작업처럼 시간에 따라 정보를 통합해야 하는 로봇 제어 정책에 사용됨. 시퀀스 모델링에서는 Transformer에 의해 대부분 대체됨.