LSTM steht für "Long Short-Term Memory" und ist eine spezielle Art von rekurrentem neuronalen Netzwerk (RNN), das entwickelt wurde, um das Problem des Langzeitgedächtnisses in der Sprachverarbeitung zu lösen. LSTMs sind besonders gut darin, zeitliche Abhängigkeiten und Sequenzinformationen zu erfassen, was sie ideal für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und Textvorhersage macht. Ein LSTM-Netzwerk besteht aus Einheiten, die sogenannte "Zellen" enthalten, die Informationen über längere Zeiträume speichern können. Diese Zellen haben drei Hauptkomponenten: einen Eingangs-, einen Ausgangs- und einen Vergessensmechanismus, die zusammenarbeiten, um zu entscheiden, welche Informationen behalten und welche verworfen werden sollen. Durch diese Struktur können LSTMs effektiv lernen, welche Teile der Eingabesequenz wichtig sind und welche ignoriert werden können, was sie besonders leistungsfähig für die Verarbeitung natürlicher Sprache macht.