深層学習を使用した sequence-to-sequence 分類について

3 views (last 30 days)
kotetu
kotetu on 9 Jul 2019
Answered: kotetu on 13 Jul 2019
すみません。
深層学習を使用した sequence-to-sequence 分類
についてです。
LITMを使った時系列データの予測と分類について、以下の質問となります。
(1) LSTMを使った時系列データの分類、回帰では、
時系列データ(例ではセンサーデータ)をスライドウインドウで分割させて学習させなければ、
学習できないのではないですか?
例えば、webのvideoで紹介されているディープラーニング:LSTMによる系列データの予測と分類
では、センサーデータをスライドウインドウで分割させて学習させています。
(2) センサーデータなどの時系列データの場合、スライドウインドウでデータを分割させない時、させる時
の使い分けを教えてください。
宜しくお願いいたします。

Accepted Answer

Kazuya
Kazuya on 10 Jul 2019
選択肢は「分割せずに sequence-to-sequence で分類/回帰」するか「分割して sequence-to-one ? で分類/回帰」とするかでしょうか。前者の方が自然な気もしますね?特に分割する必然性は無いかと思います。

More Answers (1)

kotetu
kotetu on 13 Jul 2019
ありがとうございます。 時系列データの場合、データをn点ずらしてデータを分割させないとと思ったのですが。

Categories

Find more on 時系列、シーケンス、およびテキストを使用した深層学習 in Help Center and File Exchange

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!