【智能算法】使用 MATLAB 中的 Deep Learning Toolbox 来构建和训练 LSTM 神经网络

训练 LSTM 神经网络

我们可以使用 MATLAB 中的 Deep Learning Toolbox 来构建和训练 LSTM 神经网络。

首先，需要将训练数据和测试数据导入到 MATLAB 环境中，可以使用命令：

XTrain = ...; % 训练数据
YTrain = ...; % 训练标签
XTest = ...; % 测试数据
YTest = ...; % 测试标签

然后，在 Deep Learning Toolbox 中创建 LSTM 网络。可以使用 lstmLayer 函数来创建一个具有指定 LSTM 层大小和层数的 LSTM 层。例如：

numFeatures = size(XTrain,2); % 特征数
numResponses = size(YTrain,2); % 响应数
numHiddenUnits = 100; % 隐藏单元数量
numLayers = 2; % 层数量

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

以上代码创建了一个包含输入序列层、两个包含 100 个隐藏单元的 LSTM 层、一个全连接层和一个回归层的神经网络。最后一个 LSTM 层的输出模式设置为 'last'，表示只保留 LSTM 序列最后一个时间步的输出。全连接层的输出用于预测响应值。

接下来，使用 trainNetwork 函数来训练 LSTM 神经网络：

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