質問: cnnを使って波形から回帰を行うことはできますか? 上記では,たたみ込みニューラル ネットワークを使用して回帰モデルにあてはめ、画像の回転角度を予測する方法を 説明していますが,この入力を波形にして音声の距離を推定する回帰をしたいです. 具体的には,波形は1×4500の行列になっています.一つの波形に正解値(距離)は1つです. cnnを使って波形から回帰を行うことは可能でしょうか?方法もできれば教えていただきたいです. ちなみにautoencoderを使って特徴量を抽出し,重回帰分析にて推定を行うことはできました.
回答: imageinputlayer([1 6000]); などと、信号を 1xn の"画像"として取り扱った例があります。 layers = [imageinputlayer([1 6000]) convolution2dlayer([1 200],20,'stride',1)] と構成していきます。英語ですがより具体的な例はこちらも参考にしてください。