CNNとLSTMにつきまして

学習データは1×1cellに4-D double（100 100 2 8760）がはいっています

教師データは1×1cellに1×8760 doubleがはいっています

featureDimension = [ 100 100 2 ];

numResponses = 1;

numHiddenUnits = 50;

layers = [ ...

sequenceInputLayer(featureDimension)

flattenLayer('Name','flatten')

lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')

fullyConnectedLayer(1000)

dropoutLayer(0.5)

fullyConnectedLayer(numResponses)

regressionLayer];

このようなプログラムで学習させていて，今後CNNも使用していきたいと考えています

CNNとLSTMの組み合わせた関数や中間層はありますか

Answer 1

[Kenta]

はい、あります。どこまで想定された使い方と一致しているかは不明ですが、CNNで特徴抽出＋LSTMで学習、だと以下のファイルをよかったらお試しください。

https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74402-video-classification-using-lstm-lstm

CNNとLSTMをくっつけて、同時に学習する方法もありますが、学習時間が長くなるので、まずは特徴抽出層は固定してしまって、それの精度と相談しながら進めるのがよいかもしれません。

ただ、CNNが１D畳み込みのようにして画像以外に適用する場合だと少しやり方が変わるのでまずは上のサンプルで様子を見てもらえると幸いです。