python：畳み込みニューラルネットワークで画像ではなく数値データを扱いたい。

Question

以下のようなCSVデータがあります。

・横軸(1行目）⇒時間(秒）（0~0.500秒)
・縦軸⇒サンプル数(1000サンプル)
・中身⇒生体rawデータ

それぞれのサンプルデータ(1000個）に、ラベル（0または1）がついています。
（この画像でラベルは見えませんが、一番右端列にあります）

これを畳み込みニューラルネットワークで解析して分類させることはできるのでしょうか？
csvの数値データを画像のように二次元データに変換すれば、なんだかできそうな感じもしますが、具体的にどのようにすればよいのか思いつきません。
数値⇒CNN用二次元データ変換ツールなどがあるのでしょうか？

この辺、お詳しい方、ご指導お願いできれば幸いです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

https://arxiv.org/abs/1707.01836
例えば、この論文では不整脈を発見するために34層のネットワークを使ったと報告しています。
関連する論文なども含めて参考にされるとよろしいかと思います。
生体rawデータを利用して何を見出すのかによるかとは思いますが。

Comments

[python_2019]

ご回答ありがとうございます。

一度、お教え頂いた情報を確認したいと思います。

Answer 2

250列1行の画像ですから、ウィンドウサイズの縦を1にすれば（プーリングも縦には行わない）いけるのでは？
そういう問題ではないのでしょうか？

Comments

[python_2019]

ご回答ありがとうございます。

その方法も一度検討してみたいと思います。

[Q71]

https://ja.wikipedia.org/wiki/畳み込み

2次元でなければたたみ込めないわけではない

Answer 3

画像って結局数値でしかないのでpythonだったら自分の解析したい形でnumpyに詰め込むのはだめですか？

Comments

[python_2019]

ご連絡ありがとうございます。

numpyで配列を変換する必要があるということですね。

質問のCSVファイル画像では、１行が１件のデータとなっています。
これをCNN用にnumpyに詰め込むには、具体的にどのようにすればよろしいでしょうか？

基本的な事をお聞きして申し訳ありません。
ご指導頂ければ助かります。