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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 on 29 Jul 2020
Commented: Masashige Tayasu on 16 Sep 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.

  7 Comments

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Masashige Tayasu
Masashige Tayasu on 3 Sep 2020
ご回答ありがとうございます.
以下のような結果を得る事が出来ました.
これらの表記された内容を理解するためにはどちらのドキュメンテーションを参照すればよいのでしょうか.
他にも参考になるページがございましたら、お教えくださいませ.
Naoya
Naoya on 3 Sep 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 on 16 Sep 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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Answers (1)

Kenta
Kenta on 5 Sep 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 Comment

Masashige Tayasu
Masashige Tayasu on 16 Sep 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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