신경망과 LSTM을 처음 사용하므로 여기에서 도움이 필요합니다.LSTM Timeseries 분류
나는 다양한 시간 길이의 100 파일이 있으며 각 파일에는 각각 13 개의 피쳐가 있습니다. 각 파일은 출력 클래스를 나타냅니다.
이제 이러한 timeseries 파일을 분류 할 수있는 LSTM 네트워크가 필요합니다. 어떻게해야합니까? 데이터를 어떻게 처리/준비해야합니까? 네트워크 입력은 어떻게되어야합니까?
미리 감사드립니다.
분류 작업을 위해 RNN의 다 대일 구성이 사용됩니다. 일련의 시계열을 네트워크에 공급하면 네트워크가 단일 출력을 생성합니다.
이제 데이터를 도형 (샘플, 타임 스텝, 기능) 및 도형 (도형)으로 준비합니다. 그런 다음 테스트 세트는 동일한 형식을 따릅니다. 예를 들어 비디오 당 30 초, 프레임 당 100 픽셀의 50 개의 비디오 세트가 있습니다. 다음은 모양의 각 용어가 의미하는 바를 설명합니다.
샘플 : 이들은 샘플이며 하나의 샘플은 여러 시간 소인을 포함 할 수 있습니다. 언급 된 예는 50입니다.
타임 스텝 : 현재 스텝을 예측하는 동안 시간을 들여 뒤져 봐야하는 타임 스텝 수입니다. 언급 된 예제에서는 30 개의 타임 스텝을 살펴보고 비디오에 대해 예측할 것입니다. 종종, 당신이 선택한 번호에 따라 당신의 선택과 요구 사항에 달려 있습니다.
특징 : 다음은 시간 단계별 기능/속성입니다. 언급 된 예제에서는 100이됩니다.
레이블 : 다음은 각 샘플의 레이블입니다. 그것의 모양은 당신의 필요에 따라 바뀝니다.
예를 들어 동영상의 경우 트레이닝은 모양 (50, 30, 100)이고 레이블은 모양 (50,)입니다. 테스트 데이터에는 모양 (없음, 30, 100)이 있습니다. 여기서 None은 'any'가 될 수 있음을 기증하며 이는 예측을 위해 테스트 데이터에서 임의의 수의 샘플을 가질 수 있음을 나타냅니다.
은 LSTM에 대한 자세한 참조 및 설명은보고 : this video
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또한 학습하면서 뭔가를하고 여기에 와서 문제를 해결하는 동안 질문하십시오. 고마워요 :)
귀하의 질문은 너무 막연한 것 같습니다. 무엇보다도 요구 사항이 무엇인지, 그리고 LSTM이 요구 사항에 따라 출력을 예측하기위한 요구 사항은 무엇인지 명심하십시오. 기능으로 무엇을 의미합니까? 기능은 '칼럼'입니까, 아니면 '타임 스텝'입니까? 파일 데이터가 어떻게 보이는지 예제를 보여줄 수 있습니까? –
@ FawadKhalil, 나는 각각 하나의 주제에 속하는 100 개의 파일을 가지고 있으며 각 파일에는 13 개의 서로 다른 센서 데이터 열 (센서 1, 센서 2, ... 센서 13)이 있습니다. 인간 활동을 분류하기위한 것, 즉 그가 걷기/달리기/앉기/서기 등인지 여부.나는 문맥 정보를 오랫동안 포함 할 수 있으므로 LSTM을 사용하여 분류자를 구현하려고한다. 이제 내 질문은 기본적으로 LSTM 네트워크에이 데이터를 어떻게 공급합니까? 어떻게 처리해야합니까? 시계열을 분리하고 Uni 변수 시퀀스를 분류해야합니까? 아니면이 모든 시계열을 하나의 네트워크에만 공급할 수 있습니까? –