LSTM Networks for Time Series / Mạng LSTM cho Chuỗi thời gian

📖 LSTM Networks for Time Series

Definition (English):

LSTM (Long Short-Term Memory) networks are a type of RNN that captures long-term dependencies in sequential data through gating mechanisms (input, forget, output gates). For time series, LSTMs learn temporal patterns at multiple scales. Bidirectional LSTMs process sequences in both directions. Despite transformer dominance, LSTMs remain competitive for many time series tasks due to their recurrent nature.

📖 Mạng LSTM cho Chuỗi thời gian

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Mạng LSTM (Long Short-Term Memory) là loại RNN nắm bắt phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu tuần tự qua cơ chế cổng (cổng đầu vào, cổng quên, cổng đầu ra). Cho chuỗi thời gian, LSTM học mẫu thời gian ở nhiều tỷ lệ. LSTM hai chiều xử lý chuỗi theo cả hai hướng. Mặc dù transformer chiếm ưu thế, LSTM vẫn cạnh tranh cho nhiều tác vụ chuỗi thời gian nhờ bản chất hồi quy.

📂 Phân loại: Algorithms