csvデータをLSTMで学習する

csvデータをLSTMで学習することはできるのでしょうか？

データの内容は178×6で小数点まであります。

matファイルに変更したりしていますがうまくいかずに困っています。

Answer 1

[Kojiro Saito]

CSVデータを使ってLSTMで学習させることはできます。

例えば、こちらではCSVファイルのテキストを読み取り、シークエンスに変換してLSTMを含むネットワークでtrainNetworkをしています。

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/classify-text-data-using-deep-learning.html

また、こちらはCSVではないですが、TXTファイルの時系列データを使ってLSTMで回帰を行ったサンプルです。

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/sequence-to-sequence-regression-using-deep-learning.html

.csvや.matなどのファイルの拡張子の問題ではなく、別のところで原因があると思います。どのようなコードを実行した時にどのようなエラーが出ているのか、教えていただけますか？

LSTMのネットワークでは、trainNetworkで学習させる際に、下記のような入力引数に合った形で入力を指定しているのか、などがポイントです。

net = trainNetwork(sequences,Y,layers,options)

参考：　https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ref/trainnetwork.html

[大智 藤原]

もともと根本的なところがわかっていないため答えがつたないかもしれないのですが

178×6になっているcsvのデータを178×1ごとにcsvで読み込んでLSTMを用いたいと思っています。

csvファイルをreadtableで読み込むことには成功して、layersやoptionsを設定したのですが、読み込んだcsvファイルをどうやって挿入するのかがわかっていない状況です。

なので、大変申し訳ないのですが、

csvデータの178×1化とそのデータの挿入方法を知りたいです。

[Kenta]

こんにちは、

「csvファイルをreadtableで読み込むことには成功」したのなら、その６つの特徴量をもつデータをもとに訓練できる気がするのですが、（データ数）×（特徴量の数）をインプットするといった状況ではないのでしょうか。もし、LSTMのinput & labelの関係の理解が不明瞭なのであれば、Saitoさまにご提示いただいた例題をためしたり、LSTM自体の確認をされてはいかがでしょうか。

それとも「csvデータの178×1化」とは、データサンプルが6つあって、それぞれが1つの特徴量と178のタイムステップがある、ということでしょうか？