クラウドで可視化します。シーケンスに変換します。改行と空白のエントリを未定義として扱います。あいまいさを避けるために、テキストに現れない特殊文字を選択しなければなりません。これらの文字は学習データに現れないため、この目的に使用できます。シーケンスを作成します。Y;end既定では、学習中に、学習データはミニバッチに分割され、パディングによってシーケンスの長さが揃えられます。過度なパディングは、ネットワーク性能に悪影響を与える可能性があります。学習プロセスでの過度のパディングを防ぐため、シーケンス長で学習データを並べ替えて、ミニバッチ内のシーケンスが似たような長さになるようにミニバッチのサイズを選択できます。各観測値のシーケンス長を取得します。size(sequence,2);endシーケンス長でデータを並べ替えます。アーキテクチャを定義します。分類ネットワークを指定します。入力サイズを学習データの特徴次元になるように設定します。数を入力データの最大文字値になるように指定します。全結合層の出力サイズが応答のカテゴリ数になるように設定します。層の後にドロップアウト層を含めます。次元のベクトルにマッピングします。classificationLayer];学習オプションを指定します。学習するように指定します。