基于Matlab的BiLSTM实现

最新推荐文章于 2025-04-29 11:34:36 发布

arcangle_123

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分类专栏：深度学习文章标签： matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/arcangle_123/article/details/126394436

本文探讨了在Python深度学习环境配置困难的情况下，使用Matlab搭建BiLSTM模型进行时序遥感数据分类的优势。通过实验，模型达到88.9%的分类精度，展示Matlab在深度学习领域的应用潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题背景

目前深度学习多使用python实现。不过想要配置好一个python的深度学习环境有时却并不轻松，常常因为各个第三方库版本兼容性问题而失败。相比之下，matlab仅需一次安装简化了不少工作。这几年matlab的深度学习工具箱也是发展迅速。但我发现matlab的相关资料却比较少。因此，我探索了下如何用matlab搭建一个BiLSTM用于时序遥感数据的分类。

clc,clear;
%% Load the training data
% trainX: an array with shape of (n, c, t). n represents the number
%            of training samples, c is the number of features, t is the
%             length of time sequence.
% trainY: an array with shape of (n,). n represents the number of training
%            samples. 
rootDir = 'root_dir';
trainingData = importdata(fullfile(rootDir,'train.mat'));
trainX = trainingData.trainx;
trainY = trainingData.trainy+1;
Xtrain = cell({});
for i = 1:size(trainX,1)
    Xtrain{i,1} = squeeze(trainX(i,:,:));
end
Ytrain = categorical(trainY');

%% Load the validation data
valData = importdata(fullfile(rootDir,'test.mat'));
valX = valData.testx;
valY = valData.testy+1;
Yval = categorical(valY');
Xval = cell({});
for i = 1:size(valX,1)