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Wie gehen Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM) das Problem des verschwindenden Gradienten in RNNs an?<end_of_turn>
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Los LSTM utilizan una celda de memoria y mecanismos de activación para actualizar y olvidar información de forma selectiva, mitigando el problema del gradiente de desaparición y permitiendo un mejor aprendizaje de las dependencias de largo alcance.<end_of_turn><eos>