Memori jangka pendek panjang atau Long Short-Term Memory (LSTM) adalah sebuah arsitektur khusus dari Jaringan Saraf Tiruan Berulang (Recurrent Neural Network/RNN) yang dirancang untuk mempelajari ketergantungan jangka panjang dalam data berurutan (sequential data). Algoritma ini diperkenalkan untuk mengatasi kelemahan utama RNN tradisional, yaitu masalah hilangnya gradien (vanishing gradient problem), yang menyebabkan model sulit mengingat informasi dari langkah waktu yang jauh di masa lalu.[1]
Referensi
sunting- ^ Hochreiter, Sepp; Schmidhuber, Jürgen (1997). "Long Short-Term Memory". Neural Computation. 9 (8): 1735–1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735.
