LSTM 作为预测模型，使用贝叶斯优化算法来实现股票预测的功能

PyTorch中的贝叶斯LSTM实现 灵感来自：Uber的时间序列的深度和自信预测（2007） 由于贝叶斯神经网络提供了可量化的不确定性和置信区间，因此与等效的频频方法不同，贝叶斯神经网络引起了人们的极大兴趣。 该存储库演示了PyTorch中的一种实现，并通过一个预测建筑能耗的真实示例总结了贝叶斯LSTM（长期短期记忆）网络的一些关键功能。 本示例中使用的Appliances能量预测数据集来自UCI机器学习存储库（ ） 随附的笔记本直接从Google Colab共享。 结果，交互式可视化尚未转移到GitHub。 请单击“在Colab中打开”按钮或单击此处，以在Google Colab中查看笔记本： : //colab.research.google.com/drive/1pwMzsdRPwTO8oRVU0LwY9hs_z-ye67su