- csv から取得した数値データの使用について
最新のバージョンである R2017b では、画像以外の数値データは SequenceInputLayer で取り込むことができますが、この関数で取り込んだデータに対して convolution2dLayer 関数を適用する機能が現在のところありません。
- データの一部を抜き出す方法について
datastore 関数を使用すると、csv データのデータ抽出部分を指定することができます。もしスライディングウィンドウを使用しない場合は datastore の ReadSize プロパティを 4800 に指定して、ループを使用して読み込みます。
例えば以下のようなコードになります。（最終的に変数 data に4800x22 のデータが入っています。） この変数を trainNetwork 関数の入力引数とすればよいかと思います。
ds = datastore('airlinesmall.csv', ...
'TreatAsMissing','NA');
ds.SelectedVariableNames = {'DepTime'};
ds.ReadSize = 4800;
preview(ds)
X = [];
% i=1;
% while hasdata(ds)
for i=1:200
T = read(ds);
data(:,i) = T;
% i=i+1;
end
参考: データストア入門 https://www.mathworks.com/help/releases/R2017b/matlab/import_export/what-is-a-datastore.html
- ラベルについて
ラベル情報は別の変数として定義しておき、学習のための関数 trainNetwork を実行するときに入力として与えます。
