深層学習を使用した時系列予測について
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LSTMネットワークを用いた予測、分類について質問があります。
ある運動によって得られる40個程の時系列データから、その時の運動によって生じる各時間における角度を予測したいと思っています。
MATLAB内のドキュメンテーションにある深層学習を使用した sequence-to-sequence 分類を見る限り、答え（YTrain,YTest）はcategorical配列になっていてそれ以外の配列では無理なのでしょうか。それともどこかを変えれば可能なのでしょうか。
そもそもこの条件をLSTMを用いて予測or分類が可能でしょうか
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Hiro Yoshino
2019-12-11
1 个投票
ニューラルネットワークで最後の部分の覚え方 まとめ：
分類→クラスメンバシップ確率を計算するので、softmaxLayerが必要です。そしてネットワークの評価関数を交差エントロピーとして設定するために、最後にclassificationLayerを置きます。
回帰→クラスメンバシップ確率に変換する必要が無いのでsoftmaxLayerは不要です。分類同様に評価関数を設定しますが、通常は平均二乗誤差 (RMSE)なので、それを明示するためにregressionLayerを置きます。
全結合層は抽出された特徴をoutputに合わせるための、調整する役目に必要だとお考え下さい。
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