CNNによるCSVファイルを用いた変化量予測

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Masashige Tayasu
Masashige Tayasu il 29 Lug 2020
Commentato: Masashige Tayasu il 16 Set 2020
画像のように出力データ（黄色）と入力データ（特徴量13個）を用意したCSVファイルを用いてimageDatastoreにてデータの処理をしたいと考えております．
皆さまでしたらどのようなプログラムを組むのでしょうか．教えてください．
また、CSVファイルからCNN処理をする際、参考となる例・ドキュメンテーションがございましたら教えてください．
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Naoya
Naoya il 3 Set 2020
浅いネットワークで回帰モデルを設計するという点では、fitnet関数でネットワークを設計されるのがよいと思います。関数の詳細は下記コマンドでドキュメントを参照できます。
doc fitnet
学習時は同じく net = train(net,x,t) を使いますが、xは[入力層のユニット数 x パターン数]、tは[出力層 x パターン数]のサイズをの行列を指定します。上のキャプチャ例の入出力サイズが 179になっているようですので、もしかしたら、お手持ちの x と t の行列は転置する必要があるのかもしれません。
Masashige Tayasu
Masashige Tayasu il 16 Set 2020
ご回答ありがとうございます。
fitnet関数についても興味深いと思い、解析しました．
しかし、添付致しました画像の通りの結果となりました．
学習時間が0であること等からうまく解析が出来ていないように思いました．
x,tについては転置しないとエラーが表示されたため、転置処理を行いました．
コードは以下の通りです。
>> net = fitnet(10,'trainbr');
net = train(net,x,t);
y = net(x);
perf = perform(net,y,t)
perf =
NaN

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Kenta
Kenta il 5 Set 2020
こんにちは、コメントのほう返信ありがとうございます。うまく学習できたようでよかったです。
参考としてはたとえば　こちら　などはいかがでしょうか。リンクなどもたどると色々と見つかるとおもいます。またコメントで提示させていただいたURLの「入力引数」という欄にも、パラメータの情報などがあります。他の用語の説明などは、適宜インターネット上に情報があるので検索してみてはいかがでしょうか。
  1 Commento
Masashige Tayasu
Masashige Tayasu il 16 Set 2020
ご回答ありがとうございます．
理解することができました．
ご丁寧な解説、その後の対応に関しましても感謝申し上げます．
今後もご縁がございましたら、よろしくお願い致します．

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