เปรียบเทียบวิธี

	หน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (LSTM)	โครงข่ายประสาทเทียมแบบเวียนซ้ำ (Recurrent Neural Network - RNN)
สาขาวิชา	การเรียนรู้เชิงลึก	การเรียนรู้เชิงลึก
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	1997	1986–1990
ผู้ริเริ่ม	Hochreiter, S. & Schmidhuber, J.	Rumelhart, D. E.; Elman, J. L.
ประเภท	Recurrent neural network with gated memory cells	Sequential neural network
แหล่งต้นตำรับ	Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780.	Elman, J. L. (1990). Finding structure in time. Cognitive Science, 14(2), 179–211.
ชื่อเรียกอื่น	LSTM, LSTM network, LSTM-RNN, long short-term memory RNN	RNN, Elman network, Jordan network, simple recurrent network
ที่เกี่ยวข้อง	4	3
สรุป	Long Short-Term Memory (LSTM) is a gated recurrent neural network architecture introduced by Hochreiter and Schmidhuber in 1997. It was designed to learn dependencies across long sequences by using dedicated memory cells and three learned gates — forget, input, and output — that control what information is retained, updated, or passed forward at each time step.	A Recurrent Neural Network (RNN) is a class of neural network designed to process sequential data by maintaining a hidden state that carries information across time steps. Introduced in its modern form by Rumelhart et al. (1986) and further shaped by Elman (1990), RNNs became the dominant architecture for sequence modelling in NLP, speech, and time-series analysis before the rise of attention-based models.