＝Long Short Term Memory
勾配消失問題や重み衝突問題の解消のために開発されたRNNのモデル。
ＲＮＮの隠れ層の構造を変更する対策が取られている。
「LSTMブロック」１つが通常のニューラルネットワークの１つのユニットに対応しており、従来のRNNの隠れ層をLSTMブロックで置き換えて使用する。

LSTMのセルはCEC（Constant Error Carousel）と呼ばれ、以下のような特徴がある。
・正確なタイミングで、セルへ出入りする情報を制御するゲート構造を持つ。
・学習に必要な誤差情報をセル内のメモリに書き留めることで、勾配消失を防止する。
・不要になった情報を捨てる機能も果たす

ゲート構造には、以下の３種類がある。
各ゲートは、活性化関数を用いて情報の取捨選択を行っている。
・入力ゲート
　入力重み衝突問題を防止するためのゲート構造
・出力ゲート
　出力重み衝突問題を防止するためのゲート構造　
・忘却ゲート
　誤差が過剰にセルに停留することを防止し、リセットの役割を果たす