tonndata
標準のニューラル ネットワーク cell 配列形式へのデータの変換
構文
[y,wasMatrix] = tonndata(x,columnSamples,cellTime)
説明
[y,wasMatrix] = tonndata(x,columnSamples,cellTime)
は、次の引数を取ります。
x | 行列、または行列の cell 配列 |
columnSamples | 元のサンプルが列指向の場合は true、行指向の場合は false |
cellTime | 元のサンプルが cell 配列から成る列の場合は true、行列に保存されている場合は false |
これは、以下を返します。
y | 元のデータが標準のニューラル ネットワーク cell 配列形式に変換されたデータ |
wasMatrix | 元のデータが (cell 配列ではなく) 行列の場合は true |
columnSamples
が false の場合、行列 x
、または cell 配列内の行列 x
が転置されます。そのため、行方向のサンプルは列ベクトルとして保存されます。
cellTime
が false の場合、行列内のサンプルが cell 配列から成る列に分離されます。そのため、元の行列でベクトルとして表されていた時間は、cell 配列から成る列として表されます。
戻り値 wasMatrix
を fromnndata
で使用すると、変換結果を元に戻すことができます。
例
ここでは、5 要素ベクトルから成る 6 つのタイムステップで構成されているデータを、標準のニューラル ネットワーク形式に変換し、元の形式に戻します。変換前のデータは、6 つの列から成る行列として表されています。
x = rands(5,6) columnSamples = true; % samples are by columns. cellTime = false; % time-steps in matrix, not cell array. [y,wasMatrix] = tonndata(x,columnSamples,cellTime) x2 = fromnndata(y,wasMatrix,columnSamples,cellTime)
バージョン履歴
R2010b で導入
参考
nndata
| fromnndata
| nndata2sim
| sim2nndata