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LSTM
Memória de Curto e Longo Prazo — uma arquitetura de rede neural recorrente com células de memória e mecanismos de porta (entrada, esquecimento, saída) que pode aprender dependências temporais de longo prazo. LSTMs são usadas em políticas de controle robótico que precisam integrar informações ao longo do tempo, como tarefas que requerem memória de observações passadas ou raciocínio multi-etapa. Foram amplamente substituídas por Transformers para modelagem de sequências.