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Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) é uma arquitetura de rede neural recorrente com portões introduzida por Hochreiter e Schmidhuber em 1997. Foi projetada para aprender dependências em sequências longas utilizando células de memória dedicadas e três portões aprendidos — esquecimento, entrada e saída — que controlam qual informação é retida, atualizada ou passada adiante a cada passo de tempo.

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Fontes

  1. Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735
  2. Graves, A., Mohamed, A.-R. & Hinton, G. (2013). Speech recognition with deep recurrent neural networks. Proceedings of ICASSP 2013, pp. 6645–6649. IEEE. DOI: 10.1109/ICASSP.2013.6638947

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ScholarGate. (2026, June 3). Long Short-Term Memory Network (LSTM). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/long-short-term-memory

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Referenciado por

ScholarGateLong Short-Term Memory (Long Short-Term Memory Network (LSTM)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/deep-learning/long-short-term-memory · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026