দীর্ঘ স্বল্প-মেয়াদী মেমরি (এলএসটিএম) একটি গভীর শিক্ষার ব্যবস্থা যা বিলুপ্ত গ্রেডিয়েন্ট সমস্যাটিকে এড়িয়ে চলে। এলএসটিএম সাধারণত "ভুলে যান" গেটস নামে পুনরাবৃত্ত গেটগুলির সাহায্যে বাড়ানো হয় ৷ এলএসটিএম ব্যাকপ্রেজিটেড ত্রুটিগুলি বিলুপ্ত বা বিস্ফোরিত হওয়া থেকে রোধ করে পরিবর্তে, ত্রুটিগুলি স্থান সীমাহীন ভার্চুয়াল স্তরগুলির সীমাহীন সংখ্যার মাধ্যমে পিছনের দিকে প্রবাহিত হতে পারে। এটি হ'ল, এলএসটিএম এমন কাজগুলি শিখতে পারে যা ঘটনার স্মৃতিগুলির প্রয়োজন যা হাজার হাজার বা এমনকি কয়েক মিলিয়ন স্বতন্ত্র সময়ের পদক্ষেপগুলির আগে হয়েছিল। সমস্যা-নির্দিষ্ট এলএসটিএম-জাতীয় টপোলজগুলি বিবর্তিত হতে পারে ৷ এলএসটিএম এমনকি উল্লেখযোগ্য ইভেন্টগুলির মধ্যে দীর্ঘ বিলম্বের জন্যও কাজ করে এবং কম এবং উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলিকে মিশ্রিত সংকেতগুলি পরিচালনা করতে পারে।

অনেক অ্যাপ্লিকেশন এলএসটিএম আরএনএনগুলির স্ট্যাক ব্যবহার করে এবং সংযোগবাদী টেম্পোরাল শ্রেণিবিন্যাস (সিটিসি) দ্বারা প্রশিক্ষণ দেয় ৷ একটি আরএনএন ওজন ম্যাট্রিক্স অনুসন্ধান করার জন্য যা সংশ্লিষ্ট ইনপুট সিকোয়েন্সগুলি দেখিয়ে একটি প্রশিক্ষণ সেটে লেবেলের সিকোয়েন্সগুলির সম্ভাবনা সর্বাধিক করে তোলে। সিটিসি প্রান্তিককরণ এবং স্বীকৃতি উভয়ই অর্জন করে।

এলএসটিএম লুকানো মার্কভ মডেল (এইচএমএম) এবং অনুরূপ ধারণার উপর ভিত্তি করে পূর্ববর্তী মডেলের বিপরীতে প্রসঙ্গ-সংবেদনশীল ভাষাগুলি সনাক্ত করতে শিখতে পারে ৷

সম্পর্কিত ক্ষেত্র এবং মডেল
নিউরাল নেটওয়ার্ক পুডডাউন অটোমেটা
ইতিহাস
দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী স্মৃতি