RNNの学習において、多次元入力での学習は可能でしょうか？
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RNN学習において、入力が多次元の場合でも学習可能でしょうか？
↑例ではX(特徴量)が1次元であり、試しに
X{1,1}=[0.8147] のところを X{1,1}=[0.8147 0.8147]とし、2次元で学習させようとしたところ以下のエラーが出ました。
エラー: nntraining.setup>setupPerWorker (line 64)
Layer states Ai{2,1} and Layer states Ai{1,1}have different numbers of columns.
エラー: nntraining.setup (line 43) [net,data,tr,err] = setupPerWorker(net,trainFcn,X,Xi,Ai,T,EW,enableConfigure);
エラー: network/train (line 335) [net,data,tr,err] = nntraining.setup(net,net.trainFcn,X,Xi,Ai,T,EW,enableConfigure,isComposite);
多次元入力のRNNが学習可能か、また可能であればプログラムの書き方をご教授頂けたら幸いです。 宜しくお願い致します。
3 个评论
Walter Roberson
2016-9-15
Approximate translation:
In the learning of the RNN, What possible learning of a multi-dimensional input?
In RNN learning, what can be learned, even if input is the case of a multi-dimensional?
↑ In the example X (features) is a one-dimensional, to try
The place of X {1,1} = [0.8147] and X {1,1} = [0.8147 0.8147], the following error was trying to learn in a two-dimensional came out.
Error: nntraining.setup> setupPerWorker (line 64)
Layer states Ai {2,1} and Layer states Ai {1,1} have different numbers of columns.
Error: nntraining.setup (line 43) [net, data, tr, err] = setupPerWorker (net, trainFcn, X, Xi, Ai, T, EW, enableConfigure);
Error: network / train (line 335) [net, data, tr, err] = nntraining.setup (net, net.trainFcn, X, Xi, Ai, T, EW, enableConfigure, isComposite);
RNN of multidimensional input or can be learned, also I hope you enjoy teaching how to write, if possible program. Thank you.
Soya
2016-9-15
Greg Heath
2016-9-15
The data must be in the form of N pairs of "I"-dimensional "I"nput column vectors and "O"-dimensional "O"utput target column vectors
[ I N ] = size(input)
[ O N ] = size(target)
Hope this helps
Greg
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michio
2016-9-16
例えば、X{1,1}=[0.8147; 0.8147] と行数を出力のそれと合わせることで、複数要素の時系列入力を使うことが出来ます。ドキュメンテーションの例ですと、
[X,T] = simpleseries_dataset;
A = cell2mat(X);
AA = [A;A];
XX = mat2cell(AA,2,ones(1,100));
と入力データを作成できますので、試してみてください。
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,XX,T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net)
Y = net(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,Y,Ts)
また、
>> ntstool
で立ち上がるGUIツールがありますが、ツール上での処理を再現するコードを出力させることもできるのでおすすめです。 Neural Network Time-Series Prediction and Modeling
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