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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>
<start_of_turn>model
LSTMs verwenden eine Speicherzelle und Gating-Mechanismen, um Informationen selektiv zu aktualisieren und zu vergessen, wodurch das Problem des verschwindenden Gradienten gemildert und ein besseres Lernen von Abhängigkeiten über große Entfernungen ermöglicht wird.<end_of_turn><eos>