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Jo Sasaki


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cnn学習データにおける最終検証精度について
cnn学習において最終エポックに達した際に検証精度が下がる現象に困っています。 いろいろパラメータを変えたり、学習データと検証データの比率を変えるなどしましたが直接的な原因がわかりません。 こういった現象の対策法等ございますでしょうか? laye...

2ヶ月 前 | 1 件の回答 | 0

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フーリエ変換の結果を1つの変数にまとめる
t-sne解析のためのデータシートの作成のために多量のフーリエ変換の結果を1つの変数にまとめたいのですが、 filename = 'sample.csv'; wave = csvread(filename); Fs = 500000; ...

2ヶ月 前 | 1 件の回答 | 0

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whileループからparforループへの変換
forループ文をparforループを使用して時間の短縮を行いたいです。 コード本文は1次元csvに対して3000ずつ1データずらしでで切り取りを行っているのですが、forをparforに変更した際にこういったエラーが出ます。 parfor文のドキュメン...

3ヶ月 前 | 1 件の回答 | 0

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大容量csvの切り取り
1から3000001行まで存在するcsvデータを、1データずらしで3001ずつ切り取りcsvで保存したいのですが、下記のcsvread関数ではcsvreadのところでnの変数を読み取ってくれないのですがこれに代わるデータの切り取り方はありますでしょうか? ...

3ヶ月 前 | 2 件の回答 | 0

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ある長い信号に対し連続でfftを行い、連番で保存する方法
50khz、60秒の(3,000,001サンプルcsvデータがありまして、このcsvデータに対し2000データずつ且つ1000データずらしでfftを行いたいと考えています。 fftのかける範囲としては最初のfftは1~2001サンプルまでの範囲、次のff...

4ヶ月 前 | 2 件の回答 | 0

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fft関数に使用される窓関数について
fft関数に使用されている窓関数は四角形窓がデフォルトなのでしょうか? またマトラボではfftにハミング窓を使用されることはできるのでしょうか?

5ヶ月 前 | 2 件の回答 | 0

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ディープラーニングのCNNにおけるGPU使用について
CNNにおいてGPUを使用したいのですが、 たたみ込みニューラル ネットワークの GPU サポートには、Compute Capability 3.0 以上の GPU デバイスが必要です。 といったエラーが出ます。 使用しているパソコンのGPUは、...

10ヶ月 前 | 1 件の回答 | 0

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csvの一次元データに対する畳込みニューラルネットワークの入力データのばらつきについて
音データのcsvデータに対し畳み込みニューラルネットワークを行っています。 CNNレイヤーに対応したデータストアはimageDatastoreしかないので、下記の読み込み関数を定義して読み込みを行っています。 function data = readD...

11ヶ月 前 | 1 件の回答 | 0

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各列csvデータの書き出し
出力変数をカットしたら回りました。 ありがとうございます。

約1年 前 | 1

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各列csvデータの書き出し
A列B列それぞれに1024000の数値データが示されているcsvデータを扱っています。 このA列にある係数(Xとします)、B列にもある係数、(Yとします)を掛け合わせたのち、各列をそれぞれA_retsu.csv,B_retsu.csvと保存をしたいです。...

約1年 前 | 2 件の回答 | 0

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csvデータシートの抽出
難しそうですか。。。 いまエクセルのマクロで分割コードを実行して、各列のcsvを連続で保存していたのですがどうしても遅さが気になってしまいますね。 こういった各列のデータを連続でcsvとして出力は可能でしょうか? 参考になるドキュメントなどあったら教...

約1年 前 | 0

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csvデータシートの抽出
現在CNN入力層にcsvの一次元データを適用した解析を行っています。 csvを読み込む関数をreadDatastoreCSVと定義し function data = readDatastoreCSV(filename) data ...

約1年 前 | 2 件の回答 | 1

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CNNの入力層に対応したcsvデータのデータ処理
csvデータに対し1次元の畳み込みニューラルネットワークを作成する際に、複数のcsvデータを変数に格納しCNNの入力層に対応したデータの次元数を変えたいのですが、   wavedata = imageDatastore('C:\Use...

1年以上 前 | 1 件の回答 | 1

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