LSTM이란?
1997년 Hochreiter & Schmidhuber가 제안. 입력·출력·망각 게이트로 정보 흐름을 제어한다.
현재
NLP는 Transformer에 완전 밀림. 시계열 예측·소규모 임베디드 환경에선 여전히 사용.
LSTM란?Long Short-Term Memory
정의
RNN의 vanishing gradient를 해결한 게이트 기반 변형. Transformer 이전 NLP·시계열 주류.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.