深度学习 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络模型答疑

已于 2023-05-30 11:55:26 修改
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分类专栏： # CNN-DL卷积深度学习模型 文章标签： 神经网络 CNN-LSTM 模型答疑 深度学习
于 2023-05-06 09:39:13 首次发布
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本文是关于MATLAB中实现CNN-LSTM模型的一系列问题答疑，包括数据集划分、数据格式设置、序列折叠层和网络铺平层的作用、模型结构解析、flatten操作的用途以及CNN在序列中的应用等。

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深度学习 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络模型答疑

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问题汇总

有几个问题咨询一下：
1.数据集划分时出现了问题如何解决？
2.请问怎样设置数据格式，放入神经网络
3.为什么要建立序列折叠层、反折叠层和网络铺平层？
4.能够给我讲解一下这个网络结构？
5.网络里有一个flatten（扁平化），这个是做什么用的？
6.我不太理解cnn-lstm结构里面的sequencefoldlayer和sequenceunfoldlayer的作用，能和您请教一下吗？
7.CNN是怎么作用在折叠之后的序列上的呢？

问题一答疑

以下是一些可能导致这种情况发生的原因：

  1. 数据集划分时没有使用随机抽样方法。如果在数据集划分时没有使用随机抽样方法，而是使用了某些其他方法，如按照数据的编号或时间顺序等进行划分，可能会导致测试集中的样本数量不符合预期。
  2. 数据集中存在缺失值或异常值。如果数据集中存在缺失值或异常值，且在数据集划分时没有进行特殊处理，那么这些样本可能会被排除在测试集之外
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