순환 신경망(RNN)을 이용한 주가 예측 (Feat. LSTM)

1. 주의사항 - 이 포스팅은 단순히 딥러닝 기술인 순환 신경망을 이용하여 주가 예측을 하는 원리를 설명하고 있다. 그렇기에 완성품을 설명하는 것이 아닌 주가 예측의 기본을 설명하는 것으로, 참고만 하는 것을 추천한다. 2. 순환 신경망(RNN) - 순환 신경망에서 뉴런을 셀이라고도 부르는데, 이전의 데이터를 통해 학습된 셸의 상태 정보가 다음 데이터를 이용하여 학습시킬 때 다시 사용된다는 의미다. 셀에서 만들어지는 상태 데이터를 은닉 상태라고 한다. 활성화 함수로 쌍곡탄젠트 함수를 사용하여 계산할 수 있다. 셀에서 사용하는 이전의 은닉 상태는 과거 문맥에 관한 정보를 가지고 있어서 앞으로 발생할 데이터를 예측하는 데 활용된다. 3. 장단기 기억(LSTM) - 데이터들의 연관 정보를 파악하려면 기억을 더..

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