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sequenceInputLayer

シーケンス入力層

説明

シーケンス入力層は、ネットワークにシーケンス データを入力します。

作成

構文

layer = sequenceInputLayer(inputSize)

layer = sequenceInputLayer(inputSize,Name,Value)

説明

layer = sequenceInputLayer(inputSize) は、シーケンス入力層を作成し、InputSize プロパティを設定します。

layer = sequenceInputLayer(inputSize,Name,Value) は、名前と値のペアを使用して、オプションの Normalization、Mean、および Name の各プロパティを設定します。複数の名前と値のペアを指定できます。各プロパティ名を一重引用符で囲みます。

プロパティ

イメージ入力

InputSize — 入力のサイズ

正の整数 | 正の整数のベクトル

入力のサイズ。正の整数または正の整数のベクトルとして指定します。

• ベクトル シーケンス入力の場合、InputSize は特徴の数に対応するスカラーです。

• 2 次元イメージ シーケンス入力の場合、InputSize は 3 要素から成るベクトル [h w c] です。ここで、h はイメージの高さ、w はイメージの幅、c はイメージのチャネル数です。

• 3 次元イメージ シーケンス入力の場合、InputSize は 4 要素から成るベクトル [h w d c] です。ここで、h はイメージの高さ、w はイメージの幅、d はイメージの深さ、c はイメージのチャネル数です。

例: 100

Normalization — データ正規化

'none' (既定値) | 'zerocenter' | 'zscore' | 'rescale-symmetric' | 'rescale-zero-one' | 関数ハンドル

データが入力層を通じて順伝播されるたびに適用するデータ正規化。次のいずれかに指定します。

• 'zerocenter' — Mean によって指定された平均を減算します。

• 'zscore' — Mean によって指定された平均を減算し、StandardDeviation で除算します。

• 'rescale-symmetric' — Min および Max によってそれぞれ指定された最小値と最大値を使用して、範囲 [-1, 1] に入力を再スケーリングします。

• 'rescale-zero-one' — Min および Max によってそれぞれ指定された最小値と最大値を使用して、範囲 [0, 1] に入力を再スケーリングします。

• 'none' — 入力データを正規化しません。

• 関数ハンドル — 指定した関数を使用してデータを正規化します。関数は、Y = func(X) という形式でなければなりません。ここで、X は入力データ、出力 Y は正規化データです。

ヒント

既定では、学習時に正規化統計量が自動的に計算されます。学習時に時間を節約するため、正規化に必要な統計量を指定し、trainingOptions で 'ResetInputNormalization' オプションを false に設定します。

入力データにパディングが含まれている場合、この層は、入力データの正規化時にパディング値を無視します。

NormalizationDimension — 正規化の次元

'auto' (既定値) | 'channel' | 'element' | 'all'

正規化の次元。次のいずれかに指定します。

• 'auto' – 学習オプションが false の場合、いずれかの正規化統計量 (Mean、StandardDeviation、Min、または Max) を指定し、統計量に一致する次元に対して正規化を行います。そうでない場合、学習時に統計量を再計算し、チャネル単位の正規化を適用します。

• 'channel' – チャネル単位の正規化。

• 'element' – 要素単位の正規化。

• 'all' – スカラーの統計量を使用してすべての値を正規化します。

Mean — ゼロ中心正規化および z スコア正規化の平均

[] (既定値) | 数値配列 | 数値スカラー

ゼロ中心正規化および z スコア正規化の平均。数値配列または空として指定します。

• ベクトル シーケンス入力の場合、Mean はチャネルごとの平均から成る InputSize 行 1 列のベクトル、または数値スカラーでなければなりません。

• 2 次元イメージ シーケンス入力の場合、Mean は InputSize と同じサイズの数値配列、チャネルごとの平均から成る 1 x 1 x C の配列、または数値スカラーでなければなりません。ここで、C は入力のチャネル数です。2 次元イメージ シーケンス入力の場合、チャネル数は InputSize(3) です。

• 3 次元イメージ シーケンス入力の場合、Mean は InputSize と同じサイズの数値配列、チャネルごとの平均から成る 1 x 1 x 1 x C の配列、または数値スカラーでなければなりません。ここで、C は入力のチャネル数です。3 次元イメージ シーケンス入力の場合、チャネル数は InputSize(4) です。

Mean プロパティを指定する場合、Normalization は 'zerocenter' または 'zscore' でなければなりません。Mean が [] の場合、学習時に平均が計算されます。

学習を行わずにネットワークを作成する場合 (assembleNetwork を使用してネットワークを組み立てる場合など)、このプロパティを設定できます。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

StandardDeviation — 標準偏差

[] (既定値) | 数値配列 | 数値スカラー

z スコア正規化に使用される標準偏差。数値配列、数値スカラー、または空として指定します。

• ベクトル シーケンス入力の場合、StandardDeviation はチャネルごとの標準偏差から成る InputSize 行 1 列のベクトル、または数値スカラーでなければなりません。

• 2 次元イメージ シーケンス入力の場合、StandardDeviation は InputSize と同じサイズの数値配列、チャネルごとの標準偏差から成る 1 x 1 x C の配列、または数値スカラーでなければなりません。ここで、C は入力のチャネル数です。2 次元イメージ シーケンス入力の場合、チャネル数は InputSize(3) です。

• 3 次元イメージ シーケンス入力の場合、StandardDeviation は InputSize と同じサイズの数値配列、チャネルごとの標準偏差から成る 1 x 1 x 1 x C の配列、または数値スカラーでなければなりません。ここで、C は入力のチャネル数です。3 次元イメージ シーケンス入力の場合、チャネル数は InputSize(4) です。

StandardDeviation プロパティを指定する場合、Normalization は 'zscore' でなければなりません。StandardDeviation が [] の場合、学習時に標準偏差が計算されます。

学習を行わずにネットワークを作成する場合 (assembleNetwork を使用してネットワークを組み立てる場合など)、このプロパティを設定できます。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Min — 再スケーリングの最小値

[] (既定値) | 数値配列 | 数値スカラー

再スケーリングの最小値。数値配列または空として指定します。

• ベクトル シーケンス入力の場合、Min はチャネルごとの平均から成る InputSize 行 1 列のベクトル、または数値スカラーでなければなりません。

• 2 次元イメージ シーケンス入力の場合、Min は InputSize と同じサイズの数値配列、チャネルごとの最小値から成る 1 x 1 x C の配列、または数値スカラーでなければなりません。ここで、C は入力のチャネル数です。2 次元イメージ シーケンス入力の場合、チャネル数は InputSize(3) です。

• 3 次元イメージ シーケンス入力の場合、Min は InputSize と同じサイズの数値配列、チャネルごとの最小値から成る 1 x 1 x 1 x C の配列、または数値スカラーでなければなりません。ここで、C は入力のチャネル数です。3 次元イメージ シーケンス入力の場合、チャネル数は InputSize(4) です。

Min プロパティを指定する場合、Normalization は 'rescale-symmetric' または 'rescale-zero-one' でなければなりません。Min が [] の場合、学習時に最小値が計算されます。

学習を行わずにネットワークを作成する場合 (assembleNetwork を使用してネットワークを組み立てる場合など)、このプロパティを設定できます。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Max — 再スケーリングの最大値

[] (既定値) | 数値配列 | 数値スカラー

再スケーリングの最大値。数値配列または空として指定します。

• ベクトル シーケンス入力の場合、Max はチャネルごとの平均から成る InputSize 行 1 列のベクトル、または数値スカラーでなければなりません。

• 2 次元イメージ シーケンス入力の場合、Max は InputSize と同じサイズの数値配列、チャネルごとの最大値から成る 1 x 1 x C の配列、または数値スカラーでなければなりません。ここで、C は入力のチャネル数です。2 次元イメージ シーケンス入力の場合、チャネル数は InputSize(3) です。

• 3 次元イメージ シーケンス入力の場合、Max は InputSize と同じサイズの数値配列、チャネルごとの最大値から成る 1 x 1 x 1 x C の配列、または数値スカラーでなければなりません。ここで、C は入力のチャネル数です。3 次元イメージ シーケンス入力の場合、チャネル数は InputSize(4) です。

Max プロパティを指定する場合、Normalization は 'rescale-symmetric' または 'rescale-zero-one' でなければなりません。Max が [] の場合、学習時に最大値が計算されます。

学習を行わずにネットワークを作成する場合 (assembleNetwork を使用してネットワークを組み立てる場合など)、このプロパティを設定できます。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

層

Name — 層の名前

'' (既定値) | 文字ベクトル | string スカラー

層の名前。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。層グラフに層を含めるには、空ではない一意の層の名前を指定しなければなりません。この層が含まれる系列ネットワークに学習させて Name を '' に設定すると、学習時に層に名前が自動的に割り当てられます。

データ型: char | string

NumInputs — 入力の数

0 (既定値)

層の入力の数。この層には入力がありません。

データ型: double

InputNames — 入力名

{} (既定値)

層の入力名。この層には入力がありません。

データ型: cell

NumOutputs — 出力の数

1 (既定値)

層の出力の数。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: double

OutputNames — 出力名

{'out'} (既定値)

層の出力名。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: cell

例

シーケンス入力層の作成

名前が 'seq1'、入力サイズが 12 のシーケンス入力層を作成します。

layer = sequenceInputLayer(12,'Name','seq1')

layer = 
  SequenceInputLayer with properties:

                      Name: 'seq1'
                 InputSize: 12

   Hyperparameters
             Normalization: 'none'
    NormalizationDimension: 'auto'

Layer 配列に LSTM 層を含めます。

inputSize = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer]

layers = 
  5x1 Layer array with layers:

     1   ''   Sequence Input          Sequence input with 12 dimensions
     2   ''   LSTM                    LSTM with 100 hidden units
     3   ''   Fully Connected         9 fully connected layer
     4   ''   Softmax                 softmax
     5   ''   Classification Output   crossentropyex

イメージ シーケンスのシーケンス入力層の作成

名前が 'seq1' の 224 行 224 列の RGB イメージのシーケンスに対して、シーケンス入力層を作成します。

layer = sequenceInputLayer([224 224 3], 'Name', 'seq1')

layer = 
  SequenceInputLayer with properties:

                      Name: 'seq1'
                 InputSize: [224 224 3]

   Hyperparameters
             Normalization: 'none'
    NormalizationDimension: 'auto'

シーケンス分類についてのネットワークの学習

sequence-to-label 分類について深層学習 LSTM ネットワークに学習をさせます。

[1] および [2] の説明に従って、Japanese Vowels データセットを読み込みます。XTrain は、特徴次元 12 の可変長の 270 個のシーケンスが含まれる cell 配列です。Y は、ラベル 1、2、...、9 の categorical ベクトルです。XTrain のエントリは行列で、行数が 12 (特徴ごとに 1 行) で、列数が可変 (タイム ステップごとに 1 列) です。

[XTrain,YTrain] = japaneseVowelsTrainData;

最初の時系列をプロットで可視化します。各ラインは特徴に対応しています。

figure
plot(XTrain{1}')
title("Training Observation 1")
numFeatures = size(XTrain{1},1);
legend("Feature " + string(1:numFeatures),'Location','northeastoutside')

LSTM ネットワーク アーキテクチャを定義します。入力サイズを 12 (入力データの特徴の数) に指定します。100 個の隠れユニットを含み、シーケンスの最後の要素を出力するように LSTM 層を指定します。最後に、サイズが 9 の全結合層を含めることによって 9 個のクラスを指定し、その後にソフトマックス層と分類層を配置します。

inputSize = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer]

layers = 
  5x1 Layer array with layers:

     1   ''   Sequence Input          Sequence input with 12 dimensions
     2   ''   LSTM                    LSTM with 100 hidden units
     3   ''   Fully Connected         9 fully connected layer
     4   ''   Softmax                 softmax
     5   ''   Classification Output   crossentropyex

学習オプションを指定します。ソルバーを 'adam'、'GradientThreshold' を 1 に指定します。ミニバッチ サイズを 27、エポックの最大回数を 100 に設定します。

ミニバッチが小さく、シーケンスが短いため、学習には CPU が適しています。'ExecutionEnvironment' を 'cpu' に設定します。GPU が利用できる場合、GPU で学習を行うには、'ExecutionEnvironment' を 'auto' (既定値) に設定します。

maxEpochs = 100;
miniBatchSize = 27;

options = trainingOptions('adam', ...
    'ExecutionEnvironment','cpu', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

学習オプションを指定して LSTM ネットワークに学習させます。

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

テスト セットを読み込み、シーケンスを話者別に分類します。

[XTest,YTest] = japaneseVowelsTestData;

テスト データを分類します。学習に使用されるサイズと同じミニバッチ サイズを指定します。

YPred = classify(net,XTest,'MiniBatchSize',miniBatchSize);

予測の分類精度を計算します。

acc = sum(YPred == YTest)./numel(YTest)

acc = 0.9541

分類用の LSTM ネットワーク

sequence-to-label 分類用の LSTM ネットワークを作成するには、シーケンス入力層、LSTM 層、全結合層、ソフトマックス層、および分類出力層を含む層配列を作成します。

シーケンス入力層のサイズを入力データの特徴の数に設定します。全結合層のサイズをクラスの数に設定します。シーケンス長を指定する必要はありません。

LSTM 層では、隠れユニットの数と出力モード 'last' を指定します。

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

sequence-to-label 分類について LSTM ネットワークに学習をさせ、新しいデータを分類する方法の例については、深層学習を使用したシーケンスの分類を参照してください。

sequence-to-sequence 分類用の LSTM ネットワークを作成するには、sequence-to-label 分類の場合と同じアーキテクチャを使用しますが、LSTM 層の出力モードを 'sequence' に設定します。

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

回帰用の LSTM ネットワーク

sequence-to-one 回帰用の LSTM ネットワークを作成するには、シーケンス入力層、LSTM 層、全結合層、および回帰出力層を含む層配列を作成します。

シーケンス入力層のサイズを入力データの特徴の数に設定します。全結合層のサイズを応答の数に設定します。シーケンス長を指定する必要はありません。

LSTM 層では、隠れユニットの数と出力モード 'last' を指定します。

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 125;
numResponses = 1;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

sequence-to-sequence 回帰用の LSTM ネットワークを作成するには、sequence-to-one 回帰の場合と同じアーキテクチャを使用しますが、LSTM 層の出力モードを 'sequence' に設定します。

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 125;
numResponses = 1;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

sequence-to-sequence 回帰について LSTM ネットワークに学習をさせて、新しいデータを予測する方法の例については、深層学習を使用した sequence-to-sequence 回帰を参照してください。

深い LSTM ネットワーク

出力モードが 'sequence' の追加の LSTM 層を LSTM 層の前に挿入すると、LSTM ネットワークを深くできます。過適合を防止するために、LSTM 層の後にドロップアウト層を挿入できます。

sequence-to-label 分類ネットワークでは、最後の LSTM 層の出力モードは 'last' でなければなりません。

numFeatures = 12;
numHiddenUnits1 = 125;
numHiddenUnits2 = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits1,'OutputMode','sequence')
    dropoutLayer(0.2)
    lstmLayer(numHiddenUnits2,'OutputMode','last')
    dropoutLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

sequence-to-sequence 分類ネットワークでは、最後の LSTM 層の出力モードは 'sequence' でなければなりません。

numFeatures = 12;
numHiddenUnits1 = 125;
numHiddenUnits2 = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits1,'OutputMode','sequence')
    dropoutLayer(0.2)
    lstmLayer(numHiddenUnits2,'OutputMode','sequence')
    dropoutLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

ビデオ分類用のネットワークの作成

ビデオや医用画像データなどのイメージのシーケンスを含むデータ用の深層学習ネットワークを作成します。

• イメージのシーケンスをネットワークに入力するには、シーケンス入力層を使用します。

• 畳み込み演算を各タイム ステップに個別に適用するには、まずシーケンス折りたたみ層を使用してイメージのシーケンスをイメージの配列に変換します。

• これらの演算の実行後にシーケンス構造を復元するには、シーケンス展開層を使用してこのイメージの配列をイメージ シーケンスに変換し直します。

• イメージを特徴ベクトルに変換するには、フラット化層を使用します。

その後、ベクトル シーケンスを LSTM 層と BiLSTM 層に入力できます。

ネットワーク アーキテクチャの定義

28 x 28 のグレースケール イメージのシーケンスを 10 個のクラスに分類する分類用の LSTM ネットワークを作成します。

次のネットワーク アーキテクチャを定義します。

• 入力サイズ [28 28 1] のシーケンス入力層。

• 20 個の 5 行 5 列のフィルターを持つ、畳み込み層、バッチ正規化層、および ReLU 層のブロック。

• 最後のタイム ステップのみを出力する、200 個の隠れユニットを持つ LSTM 層。

• サイズが 10 (クラス数) の全結合層と、その後に配置するソフトマックス層と分類層。

畳み込み演算をタイム ステップごとに個別に実行するには、畳み込み層の前にシーケンス折りたたみ層を含めます。LSTM 層はベクトル シーケンス入力を想定しています。シーケンス構造を復元し、畳み込み層の出力を特徴ベクトルのシーケンスに形状変更するには、畳み込み層と LSTM 層の間にシーケンス展開層とフラット化層を挿入します。

inputSize = [28 28 1];
filterSize = 5;
numFilters = 20;
numHiddenUnits = 200;
numClasses = 10;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize,'Name','input')
    
    sequenceFoldingLayer('Name','fold')
    
    convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Name','conv')
    batchNormalizationLayer('Name','bn')
    reluLayer('Name','relu')
    
    sequenceUnfoldingLayer('Name','unfold')
    flattenLayer('Name','flatten')
    
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last','Name','lstm')
    
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classification')];

層を層グラフに変換し、シーケンス折りたたみ層の miniBatchSize 出力をシーケンス展開層の対応する入力に結合します。

lgraph = layerGraph(layers);
lgraph = connectLayers(lgraph,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');

関数 plot を使用して最終的なネットワーク アーキテクチャを表示します。

figure
plot(lgraph)

互換性の考慮事項

sequenceInputLayer は既定でゼロ中心正規化にチャネル単位の正規化を使用

将来のリリースで動作変更

R2019b 以降では、sequenceInputLayer は既定でゼロ中心正規化にチャネル単位の正規化を使用します。以前のバージョンでは、この層は要素単位の正規化を使用します。この動作を再現するには、この層の NormalizationDimension オプションを 'element' に設定します。

sequenceInputLayer は、正規化時にパディング値を無視します。

R2020a での動作変更

R2020a 以降では、sequenceInputLayer オブジェクトは正規化時に入力データのパディング値を無視します。これは、sequenceInputLayer の Normalization オプションを使用すると学習結果がデータの操作の影響を受けなくなることを意味します。たとえば、'zerocenter' 正規化を実行すると、学習結果はデータの平均の影響を受けなくなります。

パディングされたシーケンスで学習させた場合、計算された正規化係数は以前のバージョンと異なる場合があるため、異なる結果が生成される可能性があります。

参照

[1] M. Kudo, J. Toyama, and M. Shimbo. "Multidimensional Curve Classification Using Passing-Through Regions." Pattern Recognition Letters. Vol. 20, No. 11–13, pages 1103–1111.

[2] UCI Machine Learning Repository: Japanese Vowels Dataset. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Japanese+Vowels

拡張機能

GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

参考

bilstmLayer | classifyAndUpdateState | flattenLayer | gruLayer | lstmLayer | predictAndUpdateState | resetState | sequenceFoldingLayer | sequenceUnfoldingLayer | ディープ ネットワーク デザイナー

トピック

• 深層学習を使用したシーケンスの分類
• 深層学習を使用した時系列予測
• 深層学習を使用した sequence-to-sequence 分類
• 深層学習を使用したビデオの分類
• LSTM ネットワークの活性化の可視化
• 長短期記憶ネットワーク
• 畳み込みニューラル ネットワークの層の指定
• パラメーターの設定と畳み込みニューラル ネットワークの学習
• MATLAB による深層学習
• 深層学習層の一覧

R2017b で導入

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