私はニューラルネットワークとLSTMを初めて使いました。LSTM Timeseries Classification
私はさまざまな時間長の100ファイルを持っており、各ファイルにはそれぞれ13の機能があります。各ファイルは出力クラスを表します。
ここで、これらのtimeseriesファイルを分類できるLSTMネットワークが必要です。 どうすればいいですか？データの処理/準備はどうすればよいですか？ネットワークへの入力はどのようにすべきですか？
ありがとうございます。
分類タスクの目的で、多対1構成のRNNが使用されます。一連の時系列をネットワークに供給すると、ネットワークは単一の出力を生成します。
ここで、形状（サンプル、タイムステップ、フィーチャ）とラベルをシェイプ（ラベル）にする準備をします。テストセットは同じフォーマットに従います。たとえば、1セットのビデオ50本、ビデオ1本あたり30秒、フレーム1本あたり100ピクセルのセットがあります。
サンプル：これらはサンプルであり、1つのサンプルは複数のタイムステップを含む場合があります。上記の例の場合は50となります。
タイムステップ：これは、現在のステップを予測している間に時間を遡って見なければならないタイムステップの数です。上記の例では、30のタイムステップを見て、ビデオに関する何かを予測するので、30になります。しばしば、あなたが選んだ番号と選択した番号によって異なります。
機能：これらはタイムステップごとの機能/属性です。上記の例では100になります。
ラベル：これらは各サンプルのラベルです。それの形はあなたの必要に応じて変わります。
動画の例では、トレーニングは形状（50,30,100）で、ラベルは形状（50、）になります。テストデータは形状（なし、30,100）を持ちます。ここでは、Noneは「any」とすることができます。これは、予測のためにテストデータに任意の数のサンプルを含めることができることを示します。 LSTMの詳細を参照して説明について
、見て：this video
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また、何かを学び、何かやっていることを確認して、その中で遭遇する問題について質問してください。ありがとうございました:)
あなたの質問はあまりにも多すぎます。まず、あなたの必要条件と、LSTMが必要とする出力を予測するための要件は何かを念頭に置いてください。あなたは機能によって何を意味しますか？機能は「列」ですか、それとも平均の「タイムステップ」ですか？ファイルデータの表示例を表示できますか？ –
@ FawadKhalil、私は100のファイル（それぞれ1つのサブジェクトに属しています）があり、各ファイルに13の異なるセンサーデータ列があります（センサー1、センサー2、...センサー13）。人間の活動を分類するためのものであり、すなわち、歩行/走行/座り/立位などである。私はLSTMを使ってそれが文脈情報を長く含むことができるので、それのための分類子を実装したい。今私の質問は基本的に、私はどのようにLSTMネットワークにこのデータを供給するのですか？どのように処理すればよいですか？私は時系列を分離し、Uni変量系列分類を持つべきですか、またはこれらの時系列をすべて1つのネットワークにのみ供給できますか？ –