LSTM은 셀 상태(cell state)와 게이트 메커니즘(입력 게이트, 망각 게이트, 출력 게이트)을 통해 정보를 추가하거나 삭제하며, 장기 의존성을 효과적으로 학습할 수 있는 순환 신경망입니다. 셀 상태와 은닉 상태가 함께 작동해 장기 또는 단기 정보를 효율적으로 유지하는 것이 LSTM의 핵심입니다.

▲ 그림 1-42 LSTM 구조