csvデータの畳み込​みニューラルネットワ​ーク(cnn)につい​て

csvデータに対しCNN学習を行う際csvデータの読み込みとラベル付けはどのように行うのですか？ csvデータの中身は音データをサンプリング周波数48khzで収録したもので1×960,000サンプルのcsvデータとして保存されたものです。 この中から4,800サンプルを画像認識でいう1データ(1画像)として連続で抽出しCNN学習を行いたいです。

Answer 1

[mizuki]

• csv から取得した数値データの使用について

最新のバージョンである R2017b では、画像以外の数値データは SequenceInputLayer で取り込むことができますが、この関数で取り込んだデータに対して convolution2dLayer 関数を適用する機能が現在のところありません。

代わりに、 imageInputLayer 関数を使用して読み込み、それに対して convolution2dLayer を適用してみてください。

参考: https://jp.mathworks.com/matlabcentral/answers/377877

• データの一部を抜き出す方法について

datastore 関数を使用すると、csv データのデータ抽出部分を指定することができます。もしスライディングウィンドウを使用しない場合は datastore の ReadSize プロパティを 4800 に指定して、ループを使用して読み込みます。

例えば以下のようなコードになります。（最終的に変数 data に4800x22 のデータが入っています。） この変数を trainNetwork 関数の入力引数とすればよいかと思います。

ds = datastore('airlinesmall.csv', ...
                     'TreatAsMissing','NA');
ds.SelectedVariableNames = {'DepTime'};
ds.ReadSize = 4800;
preview(ds)
X = []; 
% i=1;
% while hasdata(ds)
for i=1:200
    T = read(ds);
    data(:,i) = T;
%     i=i+1;
end

参考: データストア入門 https://www.mathworks.com/help/releases/R2017b/matlab/import_export/what-is-a-datastore.html

• ラベルについて

ラベル情報は別の変数として定義しておき、学習のための関数 trainNetwork を実行するときに入力として与えます。