基于双向长短时记忆实现数据分类的 MATLAB 源码

最新推荐文章于 2025-12-20 18:45:49 发布
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本文展示了如何使用MATLAB深度学习工具箱构建和训练一个基于双向长短时记忆网络（BiLSTM）的数据分类模型。从数据集准备到模型构建、训练和预测，详细解释了每个步骤，并提供了相应的源代码。

基于双向长短时记忆实现数据分类的 MATLAB 源码

双向长短时记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）是一种强大的神经网络模型，常用于处理序列数据。在本文中，我们将使用 MATLAB 实现一个基于双向长短时记忆网络的数据分类模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含许多样本的数据集，每个样本由一系列输入特征和对应的标签组成。我们将使用这些输入特征来训练模型，并使用标签来评估模型的性能。

接下来，我们将使用 MATLAB 的深度学习工具箱来构建双向长短时记忆网络模型。下面是一个简单的示例代码：

% 设置双向长短时记忆网络的参数
inputSize = 10;     % 输入特征的维度
numHiddenUnits = 100;   % 隐藏单元的数量
numClasses
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基于双向长短时记忆的数据分类算法（含Matlab源码）
techDM的博客
09-11 58
首先，让我们导入所需的库和数据集。在这个示例中，我们将使用UCI机器学习库中的一个经典数据集，如Iris数据集。在本文中，我们将介绍如何使用双向长短时记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）算法实现数据分类。通过以上代码，在使用BiLSTM算法进行数据分类时，我们能够获得相当准确的结果。通过训练集和测试集的划分，我们可以对模型进行评估和验证，并对新数据进行准确的分类预测。在训练过程完成后，我们可以使用测试集评估模型的性能，以及对新数据进行分类预测。
【BiLSTM数据预测】双向长短时记忆BiLSTM数据预测【含Matlab源码 1793期】
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02-10 1112
双向长短时记忆BiLSTM数据预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【LSTM分类】基于双向长短时记忆（BiLSTM）实现数据分类含Matlab源码
matlab_dingdang的博客
05-14 945
1 简介 LSTM 是循环神经网络中的一个特殊网络，它能够很好的处理序列信息并从中学习有效特征，它把以往的神经单元用一个记忆单元( memory cell) 来代替，解决了以往循环神经网络在梯度反向传播中遇到的爆炸和衰减问题． 一个记忆单元利用了输入门 it、一个记忆细胞 ct、一个忘记门 ft、一个输出门 ot 来控制历史信息的储存记忆，在每次输入后会有一个当前状态 ht，ht 计算如下: 其中，xt为t时刻输入的情感词向量，σ为sigmoid函数，代表向量对应元素依次相乘，...
【LSTM分类】基于matlab长短时记忆神经网络结合注意力机制LSTM-Attention数据分类【含Matlab源码 4267期】
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04-12 1419
长短时记忆神经网络结合注意力机制LSTM-Attention数据分类 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【LSTM分类】基于卷积神经网络结合双向长短时记忆CNN-Bi-LSTM实现数据分类含Matlab源码
qq_59747472的博客
02-17 579
一种基于长短时记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法,首先,利用词向量将输入文本进行向量表示,通过三层CNN提取文本的局部特征,进而整合出全文语义,同时,使用LSTM存储文本序列中历史信息的特征,以获取文本的上下文依赖关系,其次,将输入向量分别与各层CNN的输出相融合,缓解深层神经网络中层与层之间特征传递时出现的特征丢失问题.本发明适用于文本分类,具有运行效率高,运行时间短的优点,解决了传统分类技术在处理复杂抽象和上下文的强相关性文本时的缺陷.
【LSTM预测】基于双向长短时记忆（biLSTM）实现数据回归预测含Matlab源码
qq_59747472的博客
05-08 1311
i=1;pick=3;in(1,:)=[];i=i+1;break;endend​部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。
【BiLSTM分类】基于matlab双向长短时记忆神经网络结合多头注意力机制BiLSTM-Mutilhead-Attention数据分类（多输入单输出）【含Matlab源码 4635期】
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06-06 1341
双向长短时记忆神经网络结合多头注意力机制BiLSTM-Mutilhead-Attention数据分类（多输入单输出） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
卷积神经网络结合双向长短时记忆网络实现数据分类
2301_78484069的博客
06-19 327
接着，将卷积层的输出输入到Bi-LSTM层中，Bi-LSTM层对序列进行建模，考虑到序列中前后相依性，采用双向LSTM进行建模。最后，将Bi-LSTM层的输出输入到全连接层中，进行分类。卷积层主要用于提取数据特征，Bi-LSTM层则用于对提取的特征进行序列建模，全连接层则用于对序列建模后的结果进行分类。上述代码中，我们首先定义了卷积层，然后通过添加一个sequenceInputLayer层，将卷积层的输出转化成序列，并输入到Bi-LSTM层中进行序列建模。卷积神经网络结合双向长短时记忆网络实现数据分类。
【BiLSTM数据预测】基于matlab双向长短时记忆BiLSTM数据预测【含Matlab源码 1824期】
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03-28 4921
双向长短时记忆BiLSTM数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
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【LSTM预测】基于双向长短时记忆BiLSTM（多输入单输出）数据预测含Matlab源码.zip
04-01
标题中的“【LSTM预测】基于双向长短时记忆BiLSTM（多输入单输出）数据预测含Matlab源码.zip”表明我们即将讨论的是一个利用Matlab实现的预测模型，具体是基于双向长短时记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory...
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【LSTM分类】基于双向长短时记忆（BiLSTM）实现数据分类含Matlab源码.zip
06-04
标题中的“【LSTM分类】基于双向长短时记忆（BiLSTM）实现数据分类含Matlab源码.zip”指的是一个使用Matlab编程实现的项目，该项目利用双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM，简称BiLSTM）进行数据分类任务。...
【LSTM分类】基于贝叶斯结合双向长短时记忆BO-BiLSTM实现数据分类含Matlab源码.rar
10-28
本压缩包提供的资源名为“【LSTM分类】基于贝叶斯结合双向长短时记忆BO-BiLSTM实现数据分类含Matlab源码”，包含了Matlab语言编写的BO-BiLSTM模型的源代码。该资源适合使用Matlab 2014、2019a或2024a版本的用户下载...
【LSTM分类】基于卷积神经网络结合双向长短时记忆CNN-Bi-LSTM实现数据分类含Matlab源码.rar
10-28
【LSTM分类】基于卷积神经网络结合双向长短时记忆CNN-Bi-LSTM实现数据分类含Matlab源码的研究，提供了一种新的视角来处理需要同时考虑空间和时间维度特征的数据。在该研究中，卷积层用于提取图像或其他数据的空间...
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【LSTM预测】基于双向长短时记忆（biLSTM）实现数据回归预测含Matlab源码.zip
06-04
标题中的“【LSTM预测】基于双向长短时记忆（biLSTM）实现数据回归预测含Matlab源码”指的是一个使用Matlab编程环境，通过双向长短时记忆（Bi-LSTM）网络进行数据回归预测的项目。这个项目的核心是利用Bi-LSTM模型来...
机械紧固件智能识别系统 _ 基于YOLOv10n的螺栓螺母螺丝垫圈自动检测与分类
OOOaaa123123的博客
12-20 483
摘要：本文提出基于YOLOv10n的机械紧固件智能识别系统，实现螺栓、螺母、螺丝、垫圈等工业零件的自动检测与分类。系统采用两阶段训练策略，在自建5000张图像的数据集上达到94.5%的mAP@0.5精度，推理速度8.2ms/帧。通过优化图像采集、数据增强和模型轻量化设计，解决了工业场景中小目标检测难题。系统包含图像采集、实时检测、结果可视化等功能模块，支持30fps实时处理，模型体积仅5.4MB，适用于嵌入式部署，显著提升了制造业质检效率和准确性。（149字）
教育/培训行业智能体应用分类及知识库检索模型微调
墨浅
12-19 158
本文介绍了教育/培训行业中智能体的应用及知识库检索模型的技术实现。知识库检索采用Embedding模型快速检索候选结果，再通过Reranker模型进行精细排序。文章推荐了最新的检索模型资源，并提出了利用难负例微调Embedding模型的策略，即通过引入与正例相似但相反的示例来优化模型性能。
CornerNet-Hourglass104生产线检测与分类-1模型训练与部署
最新发布
Faker66363aaa的博客
12-20 455
本文介绍了基于CornerNet-Hourglass104模型的生产线纸箱与塑料盒检测分类系统。作者详细分享了从环境配置（10张4090显卡+CUDA 11.8）、模型训练到实际部署的全流程。针对4090显卡算力与CUDA兼容性问题，提出了有效的解决方案。该系统采用无锚框设计，通过检测物体角点实现高精度识别，在10000张图像的数据集上训练后达到91.4%的mAP@0.5和38FPS的推理速度。实际测试表明，该系统在复杂工业环境下误检率低于2%，漏检率低于1.5%，显著提升了生产线自动化水平。文章还提供了完
【对比语言-图像预训练】SuperCLIP：基于简单分类监督增强的 CLIP 模型
liangdaojun的博客
12-16 982
SuperCLIP通过引入轻量级分类监督机制，在保持CLIP原有优势的基础上显著提升了细粒度视觉-文本对齐能力。该方法仅需在视觉编码器后添加0.077%计算量的线性层，利用文本token构建IDF加权的K-hot监督信号，将分类损失与对比损失结合。实验表明，SuperCLIP在零样本分类、图像检索等任务中性能提升显著（如ImageNet-1K准确率最高提升4%），同时有效缓解了CLIP小批次训练的性能下降问题。该框架可无缝集成到SigLIP等多种CLIP-style模型中，并在纯视觉任务和多模态LLM中展现
ACL 2025 | 一种用于电子商务query意图分类的半监督可扩展统一框架
京东零售技术的博客
12-16 634
本文入选顶会ACL 2025query意图预测包含类目、品牌等分类任务，对电子商务应用至关重要。电商query通常简短且缺乏上下文信息，标签间的信息无法利用，导致建模所需的先验信息不足。大多数现有的工业级查询分类方法依赖于用户后续的点击行为来构建训练样本，从而陷入了马太福音式的恶性循环。此外，查询分类的各个子任务缺乏统一的框架，导致算法优化效率低下。我们提出了一种半监督可扩展统一框架（SSUF），该框架包含多个增强模块，用于统一查询分类任务。知识增强模块利用世界知识来增强查询表示，解决查询信息不足的问题。
Matlab源码实现双向长短时记忆网络BiLSTM数据回归预测分析
资源摘要信息:"【LSTM回归预测】基于双向长短时记忆BiLSTM数据回归预测（多输入单输出）含Matlab源码.zip" 本文所介绍的资源是一套使用双向长短时记忆网络（BiLSTM）进行多输入单输出的数据回归预测的Matlab程序包...
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