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Comment les réseaux de mémoire à long terme et à court terme (LSTM) résolvent-ils le problème du gradient de disparition dans les RNN ?<end_of_turn>
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Les LSTM utilisent une cellule mémoire et des mécanismes de déclenchement pour mettre à jour et oublier de manière sélective les informations, atténuant ainsi le problème du gradient de disparition et permettant un meilleur apprentissage des dépendances à longue portée.<end_of_turn><eos>