【LSTM分类】基于双向长短时记忆（BiLSTM）实现数据分类含Matlab源码

 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，其中水电费 Wi，Ui，Vi，bi， Wg，Ug，bg，Wo，Uo，Vo，bo 为 LSTM 参数.

2 部分代码

%加载序列数据%数据描述：总共270组训练样本共分为9类，每组训练样本的训练样个数不等，每个训练训练样本由12个特征向量组成，clcclear allclose all[XTrain,YTrain] = japaneseVowelsTrainData;%数据可视化figureplot(XTrain{1}')xlabel('Time Step')title('Training Observation 1')legend('Feature ' ,'Location','northeastoutside')%%%LSTM可以将分组后等量的训练样本进行训练，从而提高训练效率%如果每组的样本数量不同，进行小批量拆分，则需要尽量保证分块的训练样本数相同%首先找到每组样本数和总的组数numObservations = numel(XTrain);for i=1:numObservations    sequence = XTrain{i};    sequenceLengths(i) = size(sequence,2);end%绘图前后排序的各组数据个数figuresubplot(1,2,1)bar(sequenceLengths)ylim([0 30])xlabel('Sequence')ylabel('Length')title('Sorted Data')%按序列长度对测试数据进行排序[sequenceLengths,idx] = sort(sequenceLengths);XTrain = XTrain(idx);YTrain = YTrain(idx);subplot(1,2,2)bar(sequenceLengths)ylim([0 30])xlabel('Sequence')ylabel('Length')title('Sorted Data')%%​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]黄贤英, 刘广峰, 刘小洋,等. 基于word2vec和双向LSTM的情感分类深度模型[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(12):6.​

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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