Long Short-Term Memory (LSTM)

Es un tipo de red neuronal recurrente diseñada para procesar y aprender secuencias de datos de largo plazo.

Se caracteriza por su capacidad para superar el problema del desvanecimiento del gradiente, que afecta a otras arquitecturas recurrentes tradicionales.

Su arquitectura incluye celdas de memoria y tres puertas fundamentales: entrada, olvido y salida, las cuales regulan el flujo de información.

Es ampliamente utilizada en tareas como procesamiento del lenguaje natural, predicción de series temporales, modelado de datos secuenciales y reconocimiento de patrones.

Su diseño permite retener y actualizar información relevante durante extensos intervalos, lo que la hace ideal para análisis de contexto prolongado.