テーブルデータをデータストア型にする方法について

こんにちは

現在matlabのディープネットワークデザイナーを用いてdeep learningをしたいと考えています。

モデルの概要としては入力が７個で出力が４個のモデルを作成しようと考えています(下の図のような)

モデルの作成まで完了し残りはデータをインポートする際に、現在持っているデータをデータストア型に変更する必要があると知りました。

しかし、調べてみてもテーブルデータをデータストア型に変更している記事が見当たらないため質問をさせていただきました。

テーブルデータは以下のデータを学習に用いたいと考えています。(labelがdelay00,delay03,delay05,delay10の4つあります)

ご指南頂けますと幸いです。

何卒よろしくお願い申し上げます。

Answer 1

[Kojiro Saito]

R2020bから登場したarrayDatastoreが使えると思います。

テーブルtを以下のようにデータストアに変換できます。

arrds = arrayDatastore(t,"OutputType","same")

[天地]

回答ありがとうございます。

テーブルデータからデータストアに変換することができました。

またもう一つ質問したいのですが

私が行おうと考えていた方法(DeepLearnig)が

Train Network with Numeric Features - MATLAB & Simulink (mathworks.com)

であり、この記事を参考にLabelの列データをカテゴリにしてone-hot表現にし、訓練データ、検証データ、テストデータそれぞれわけることができました(型はテーブル型です)。

この訓練データをデータストア型に変換してネットワークデザイナを使用して学習を行おうと考えていたのですが学習できずエラーが発生しました。

これは上手くLabel付けができていないからだと思うのですがどのようにすれば学習できるのでしょうか。

下の図は上の訓練データのデーブルをデータストア型に変換してインポートしたものになります。

ネットワークデザイナでできない場合は記事にあるようにモデルの作成などをプログラムで行いたいと思います。

ご指南頂けますと幸いです。

何卒よろしくお願い申し上げます。