長・短期記憶 - Wikipedia長・短期記憶 (LSTM) セルはデータを連続的に処理し、長時間にたってその隠れ状態を保持することができる。 長・短期記憶（ちょう・たんききおく、英: Long short-term memory、略称: LSTM）は、深層学習（ディープラーニング）の分野において用いられる人工回帰型ニューラルネットワーク（RNN）アーキテクチャである[1]。標準的な順伝播型ニューラルネットワークとは異なり、LSTMは自身を「汎用計算機」（すなわち、チューリングマシンが計算可能なことを何でも計算できる）にするフィードバック結合を有する[2]。LSTMは（画像といった）単一のデータ点だけでなく、（音声あるいは動画といった）全データ配列を処理できる。例えば、LSTMは分割されていない、つながった手書き文字認識[3]や音声認識[4][5]といった課題に適用可能である。ブルームバーグ ビジネスウィーク誌は「これらの
INT論文本番最終版3.PDF
https://www.jstage.jst.go.jp/article/audiology1968/40/3/40_3_189/_pdf
