mxnetパッケージで提供されている畳み込みニューラルネットワーク関数を使って、Rで時系列を解析しようとしています。私に教えてください 1）mx.symbol.Convolutionのnum.filterの値はどうなりますか？ 2）コードhereで行われる変更は、1D CNN（時系列）に適合するように変更されますか？mxnetの畳み込みニューラルネットワークを用いた時系列解析
参考：http://mxnet.io/api/r/mxnet-r-reference-manual.pdf
num.filterパラメータは、モデルの表現力に影響するハイパーパラメータです。より多くの数のフィルタを使用すると、十分なデータが与えられたより微妙なパターンを見つけることができる、より表現力豊かなモデルが得られますが、オーバーフィットする可能性も高くなります。したがって、一般的には「最良の」答えはありませんが、これはあなたのデータセットで実験する必要があります。
CNNを使って時系列モデルを構築する方法については、簡単な答えはありません。時系列解析にCNNを使用することは確かに可能ですが、私がリンクしているような画像処理CNNから始めません。この質問https://stats.stackexchange.com/questions/127542/convolutional-neural-network-for-time-seriesは、ニューラルネットワークを使って時系列モデルを構築する方法についての良い参考文献を提供します。
RNNの使用を検討することもできますが、これは通常、時系列解析に適しています。 RNNをMXNetでRで実行する良い例は次のとおりです。http://mxnet.io/tutorials/r/charRnnModel.html