テーブルデータをデータストア型にする方法について

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天地
天地 il 21 Nov 2022
Commentato: 天地 il 21 Nov 2022
こんにちは
現在matlabのディープネットワークデザイナーを用いてdeep learningをしたいと考えています。
モデルの概要としては入力が7個で出力が4個のモデルを作成しようと考えています(下の図のような)
モデルの作成まで完了し残りはデータをインポートする際に、現在持っているデータをデータストア型に変更する必要があると知りました。
しかし、調べてみてもテーブルデータをデータストア型に変更している記事が見当たらないため質問をさせていただきました。
テーブルデータは以下のデータを学習に用いたいと考えています。(labelがdelay00,delay03,delay05,delay10の4つあります)
ご指南頂けますと幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。

Risposte (1)

Kojiro Saito
Kojiro Saito il 21 Nov 2022
R2020bから登場したarrayDatastoreが使えると思います。
テーブルtを以下のようにデータストアに変換できます。
arrds = arrayDatastore(t,"OutputType","same")
  1 Commento
天地
天地 il 21 Nov 2022
回答ありがとうございます。
テーブルデータからデータストアに変換することができました。
またもう一つ質問したいのですが
私が行おうと考えていた方法(DeepLearnig)が
であり、この記事を参考にLabelの列データをカテゴリにしてone-hot表現にし、訓練データ、検証データ、テストデータそれぞれわけることができました(型はテーブル型です)。
この訓練データをデータストア型に変換してネットワークデザイナを使用して学習を行おうと考えていたのですが学習できずエラーが発生しました。
これは上手くLabel付けができていないからだと思うのですがどのようにすれば学習できるのでしょうか。
下の図は上の訓練データのデーブルをデータストア型に変換してインポートしたものになります。
ネットワークデザイナでできない場合は記事にあるようにモデルの作成などをプログラムで行いたいと思います。
ご指南頂けますと幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。

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