네이버 주식의 api를 불러와서 2021년의 삼성전자 주식의 데이터 중, 10일치를 사용해서 미래 5일치의 종가를 예측하는 모델 구축 # Library import torch import numpy as np import pandas as pd from tqdm.auto import tqdm import random # 시드 고정 목적 import os # 시드 고정 목적 SEED = 42 device = 'cuda' if torch.cuda.is_availalbe() else 'cpu' # SEED Fix def reset_seeds(seed): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 파이썬 환경변수 시드 고정 np.random.se..

순차적 데이터(sequential data) - 순서를 가진 데이터 - 순서가 바뀌면 데이터가 아예 달라짐 순환신경망(Recurrent Neural Networks) - 순차적 데이터를 잘 처리함 - 이전 단계의 처리 결과가 다음 단계에 입력이 되는 형태의 신경망 (=> 순서) - 순서가 바뀌면 데이터가 달라지니까 순서를 학습함 ! 단계가 길어질 수록 이전 단계의 입력의 의미가 없어진다 Vanilla RNN의 문제점 - 경사소실 문제 - 장기 의존 관계를 잘 학습하기 어려움 => 입력 길이가 길어질 수록 끝 부분은 잘 학습할 수 없음 LSTM(Long Short-Term Memory) - 순환신경망의 경사소실 문제 해결 - 각 cell에 대한 출력 사용 가능 - 마지막 cell에 대한 출력 또한 사용 가..