LSTM在MATLAB中的应用

训练一个长短期记忆网络,在预处理的语音数据上分类一个元音发音的说话人。然后使用测试集进行预测,并计算准确性。

[XTrain, YTrain] = japaneseVowelsTrainData;%导入训练数据
layers = [ ...
   sequenceInputLayer(12)
   lstmLayer(100, 'OutputMode', 'last')
   fullyConnectedLayer(9)
   softmaxLayer
   classificationLayer];%定义LSTM神经网络:输入为序列数据;该LSTM有100个隐藏神经元并输出最后一个时间步长的序列
options = trainingOptions('adam', 'Plots', 'training-progress');%采用‘adam'求解器并显示网络训练过程
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);
[XTest, YTest] = japaneseVowelsTestData;%导入测试数据集
YPred = classify(net, XTest);%通过训练好的网络对测试集分类
accuracy = sum(YTest == YPred)/numel(YTest)

accuracy =
    0.2973

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值