数値データの畳み込みができません．

失礼致します． sequenceInputLayerとconvolution2dLayerを同時に使用することができません． Construct and Train an LSTM Networkの例題を実行しました．

https://jp.mathworks.com/help/nnet/ref/nnet.cnn.layer.sequenceinputlayer.html

その後，層の定義の部分でLSTMレイヤーを畳み込み層等に変更して実行すると「インデックスが行列の次元を超えています．」とでます． convolution2dLayerの引数に問題があるように思うのですが，何か解決策はありますでしょうか？

    load JapaneseVowelsTrain
layers = [ ...
  sequenceInputLayer(12)
  convolution2dLayer([1 3],3,'Stride',[1 1]);
  reluLayer();    
  fullyConnectedLayer(9)
  softmaxLayer
  classificationLayer]
maxEpochs = 150;
miniBatchSize = 27;
options=trainingOptions('sgdm','MaxEpochs',maxEpochs,...
  'MiniBatchSize',miniBatchSize);
CNNConvnet = trainNetwork(X,Y,layers,options)
load JapaneseVowelsTest
miniBatchSize = 27;
YPred = classify(CNNConvnet,XTest,...
  'MiniBatchSize',miniBatchSize);
acc = sum(YPred == YTest)./numel(YTest)

[mizuki]

R2017b のバージョンでは、sequenceInputLayer() に対して convolution2dLayer() を適用することができない状況のようです。

時系列データに対しては LSTM がよく使用されますので、内容に依ってはこちらもご検討ください。

Answer 1

[michio]

 imageInputLayer([1 6000]);

などと、信号を 1xN の"画像"として取り扱った例があります。

 layers = [imageInputLayer([1 6000])
    convolution2dLayer([1 200],20,'stride',1)]

と構成していきます。英語ですがより具体的な例はこちらも参考にしてください。

How do I create a 1D CNN

convolutional 1d net