質問: 深層学習を使用した sequence-to-sequence 分類について すみません。 深層学習を使用した sequence-to-sequence 分類 https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/sequence-to-sequence-classification-using-deep-learning.html#d117e3959 についてです。 litmを使った時系列データの予測と分類について、以下の質問となります。 (1) lstmを使った時系列データの分類、回帰では、 時系列データ(例ではセンサーデータ)をスライドウインドウで分割させて学習させなければ、 学習できないのではないですか? 例えば、webのvideoで紹介されているディープラーニング:lstmによる系列データの予測と分類 では、センサーデータをスライドウインドウで分割させて学習させています。 (2) センサーデータなどの時系列データの場合、スライドウインドウでデータを分割させない時、させる時 の使い分けを教えてください。 宜しくお願いいたします。
回答: ありがとうございます。 時系列データの場合、データをn点ずらしてデータを分割させないとと思ったのですが。