개요LSTM(Long Short-Term Memory)은 순환 신경망(RNN)의 한계를 개선하기 위해 고안된 딥러닝 모델로, 시계열 데이터나 자연어 처리에서 장기 의존성(Long-term dependency)을 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었다. 1997년 Hochreiter와 Schmidhuber에 의해 제안되었으며, 현재까지도 음성 인식, 번역, 금융 예측 등 다양한 분야에서 핵심 모델로 활용되고 있다.1. 개념 및 정의LSTM은 기존 RNN이 갖는 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제를 해결하기 위해 게이트(Gate) 구조를 도입한 신경망이다. 입력, 출력, 망각 게이트를 통해 정보의 흐름을 제어하며, 필요한 정보는 유지하고 불필요한 정보는 제거하는 방식으로 장기 기억을 가능하..