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¿Cómo abordan las redes de memoria a corto plazo (LSTM) el problema del gradiente de desaparición en los RNN?<end_of_turn>
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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>