不使用工具箱,通过MATLAB纯编程实现lstm网络的训练过程

已于 2023-02-24 20:50:14 修改
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分类专栏： MATLAB仿真案例 文章标签： matlab 开发语言 机器学习 lstm网络
于 2023-02-23 06:42:31 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/129173830
本文介绍了如何在MATLAB中不使用工具箱，纯编程方式实现LSTM网络的训练过程。详细阐述了LSTM的算法原理，包括遗忘门、输入门、细胞状态和输出门的作用，并探讨了其在解决长期依赖问题上的优势。此外，还提到了梯度下降法在训练中的应用及其在LSTM中的重要性。

目录

1.算法仿真效果

2.MATLAB源码

3.算法概述

4.部分参考文献

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.MATLAB源码


%**********************************************************************************
%订阅用户如果对某一个算法感兴趣，可以私信留言文章链接和邮箱，分享任意一份完整代码，
%一般当天晚上或第二天下午4点前会将完整程序发到邮箱中。
%*********************************************************************************
function cell = lstmcellupdate(cell, learningRate)
%LSTMcELLUPDATE  updates weights and biases with calculated gradients
%   cell = lstmupdate(cell)

if nargin == 2
    cell.learningRate = learningRate;
end
    if(cell.weig
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