深層学習を使用した sequence-to-sequence 分類について

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neshin
neshin 2019-7-9
回答： neshin 2019-7-13
すみません。
深層学習を使用した sequence-to-sequence 分類
https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/sequence-to-sequence-classification-using-deep-learning.html#d117e3959
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。

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采纳的回答

Kazuya
Kazuya 2019-7-10
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。

更多回答（1 个）

neshin
neshin 2019-7-13
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。

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