광고 한 번씩 눌러주세요! 블로그 운영에 큰 힘이 됩니다 :) 이번엔 BLiTZ 개발자가 LSTM을 베이지안 뉴럴 네트워크로 구현해줬다. 요즘 LSTM 쪽을 공부하고 있는데, 또 하나의 선택지로 고민해볼 만한 것 같아서 해보기로 했다. BLiTZ 개발자는 종가 데이터만을 넣고 하루 뒤 종가를 예측하는 것을 예제로 보여줬고, 필자는 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume' 총 5가지 input을 주고 하루 뒤 Close를 예측하는 것을 해봤다. 우리가 알고 있는 LSTM의 형태이다. 여기서 W,Bias를 determinstic 하게 사용하지 않고 분포에서 샘플링으로 하는 것이 이 패키지의 베이지안 방법이다. ## Data Normalizing scaler = Standard..