Tamu

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trainNetworkで大量のイメージを学習させる方法はありますでしょうか？
trainNetworkを用いた学習についての質問になります。下記のURLのように「高さ、幅、チャンネル数、データ数の4次元配列」を入力としているのですが、データ数を大きくした場合に最大配列サイズの設定を超えているとエラーが生じます。データ...

4 years ago | 1 answer | 0

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ソフトマックス層で2番目に大きな確率を取るラベルを確認する方法はありますか？
分類用の畳み込みニューラルネットワークに関する質問になります。 https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/create-simple-deep-learning-network-for-cla...

4 years ago | 1 answer | 0

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回帰用畳み込みニューラルネットワークを用いて2次元数値配列を入力とした時に、出力も2次元数値配列にすることは不可能でしょうか？
回帰用畳み込みニューラルネットワークを使って、 2次元数値配列を入力した時に、2次元数値配列を出力として予測することを考えています。（例）入力：［1,1,1;0,1,0;0,1,0］　⇒　出力：［1,1,1;0,0,0;0,0,0］ネットワー...

4 years ago | 1 answer | 0

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trainNetwork（X,Y,layers,options）を用いたマルチラベル分類は可能でしょうか？
数字を識別するネットワークのように入力イメージに対して正解ラベルが1つ割り当てられるのではなく、入力イメージに対して複数のラベルが割り当てられるCNNを考えています。 trainNetwork（X,Y,layers,options）を用いて学...

5 years ago | 1 answer | 0

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trainNetwork(X,Y,layers,options) の応答Yに、categorical ベクトルではなく数値応答を入力することは可能でしょうか？
複数チャネルを持つ2次元データを入力としたCNNを作っているのですが、入力：X = 2次元データの高さ×2次元データの幅×チャネル数×データ数応答：Y = 応答数×1×データ数上記のもとで、trainNetwork(X,Y,layers,opt...

5 years ago | 1 answer | 0

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画像ではなく2次元データを入力としたCNNを作るのは可能でしょうか？
画像ではなく2次元データを入力とするCNNを作りたいのですが、深層学習用ニューラルネットワークのtrainNetwork(imds,layers,options)では、イメージデータを入力としています。この場合、イメージデータの代わりに2次元データ...

5 years ago | 1 answer | 0

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Tamu

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