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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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複数データセットを用いたLSTMについて

Shu0101

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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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投稿2019/10/13 14:55

問題設定

こんにちは、深層学習を少しかじっているのですが、初歩的な質問をさせていただければと思います。
現在、LSTMにて波形データの予測をしたいと考えております。
ただし、よく例題として挙げられている、一つのデータセットに対して連続値を予測するものではなく、複数のデータセットを学習させ、次のデータセットを予測するものです。

データセット時系列データX1時系列データX2時系列データY
No.1○●○●○●○●●●○○△▲△△△▲
No.2●●○●○●○●●●○●△△△▲▲△
・・・・・・・・・・・・・・・・
No.n●○●●●○●○○●○●△▲△△▲△
No.n+1○●○○●●●○●○●○??????

具体的に、以上のようなデータがあるとします。
一般的には、No.1のX1とX2の各6点を順にLSTMに学習させ、時系列データYの7つ目以降を予測することが多いです(e.g. 株価の予測、ある商品の売り上げの予測)。
しかし今回行いたいのは、No.1~No.nまでそれぞれのX1とX2をYに対して学習させ、No.n+1のX1とX2を入力したときにY(??????)を返すものです。

疑問点

データセットNo.1~No.nまでを連続的にLSTMに入力する方法をとると、忘却ゲートがあるため、No.1に学習した記憶はNo.nよりも影響が小さくなってしまうのではないか、と考えています。
つまり、No.n+1のX1やX2がNo.1に似ていたとしても、その記憶が薄れているためNo.1のYを出力することはできないのではないか、ということです。

質問

このような問題を扱うのに、適切なデータセットの作成方法をご教示くださいませんでしょうか。
また、そもそもLSTMを用いるのが適切なのかという点についても、ご意見いただけますでしょうか。
よろしくお願いします。

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回答1

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自己解決

Seq2Seq方式のLSTMで解決しました。
https://github.com/LukeTonin/keras-seq-2-seq-signal-prediction

投稿2019/11/07 07:56

Shu0101

総合スコア14

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