LSTM은 Long Short-Term Memory의 약자로, 순환 신경망의 한 유형입니다. 일반적인 신경망과 달리 LSTM은 과거 정보를 기억하고 오래된 입력을 처리하는 데 뛰어나며, 시간에 따라 데이터의 관계를 학습할 수 있습니다.

 

LSTM은 세포 상태(cell state)라는 메커니즘을 통해 장기 의존성 문제를 해결합니다. 세포 상태는 시간이 지남에 따라 변경되면서 정보를 저장하고 전달하며, 입력과 현재 세포 상태를 기반으로 출력을 생성합니다.

 

LSTM은 자연어 처리, 음성 인식, 번역 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히 텍스트 생성, 문장 분석, 시간 시계열 데이터 예측 등의 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.