요즘 케라스와 약간의 텐서플로우를 공부하는데 Dense에 고차원셋을 만들어 학습을 시킬수 있고, 아웃풋으로 다중값을 리턴받을수 있는걸 봤는데 예를 들면 3차원(2차원 셋트 여러개)를 넣고 아웃풋(y_label)을 2, 4, 5, 6 - 주식데이터와, 뉴스 테이터를 넣어주면 일주일동안의 5개 값을 예측 이런식으로 학습이 가능한데 해당 강의에는 없어서 그런데 사이킷런으로 이런 고차원 문제도 학습과 예측이 가능할까요? 그리고 케라스에 LSTM이런 알고리즘을 사용할수 있는 라이브러리가 있나요?

안녕하십니까
제가 LSTM을 너무 오래전에 학습을 해서 정확하게 어떤 내용의 질문인지 파악이 어렵군요.
정확히 답변드릴 수 없어서 죄송합니다. 그리고 사이킷런은 딥러닝을 위한 라이브러리는 아닙니다.
물론 사이킷런도 neural network model이 있지만 거의 사용되지 않고 있습니다.
감사합니다.

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