これを手伝ってくれるニューラルネットワークの専門家がここにいることを願っています! (:
背景:加速度計を使用して空中に図形を描いていますが、ニューラル ネットワークを使用して自分が描いた図形を検出できるかどうか疑問に思っています。
3 つの可能な形状 (たとえば、円、楕円、8 の字) の事前定義された「語彙」があると仮定します。多くの円を描き、結果として得られる加速度計データを収集し、それを前処理して N (x,y,z) ベクトルのセット S を生成します。(x、y、z は加速度値です。)
最後に、3 つのブール出力 (円、楕円、図 8) を持つニューラル ネットワークがあります。
私の質問: 私の入力はどうあるべきですか?
私が考えることができる唯一の解決策： 3Nの入力（x1、y1、z1、x2、y2、z2、...、xN、yN、zN）を持っています。
私の懸念:このようなソリューションは、x1、y1、z1 が互いに関連していること、同じタイムスタンプを持っていることをニューラル ネットワークに伝えません。私が理解していることから、ニューラル ネットワークには何らかの方法でこの「関係」に関する情報を与える必要があります。それは必要ですか？はいの場合、この特定のケースでこれを行うことは可能ですか?また、その方法は? ニューラル ネットワークは、加速度計データからの形状検出というこの問題に対する完全に間違ったソリューションですか?