Memoria a largo y corto plazo (LSTM)
Era: Renacimiento · años 1990–años 2010
Sepp Hochreiter y Jurgen Schmidhuber propusieron LSTM, un tipo especial de RNN capaz de aprender dependencias a largo plazo. LSTM logró un gran éxito en reconocimiento de voz y modelado del lenguaje.
Sepp Hochreiter y Jurgen Schmidhuber
Fuentes y respaldo
Long Short-Term Memory
Neural Computation · Tipo de fuente: Artículo
La arquitectura original de 1997 usa celdas de memoria, puertas de entrada y puertas de salida.
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Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM
Neural Computation / PubMed · Tipo de fuente: Artículo
El artículo posterior introduce la puerta de olvido.
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