使用深度学习进行序列分类

最新推荐文章于 2025-09-27 15:01:08 发布

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#神经网络 #LSTM #序列分类 #MATLAB #深度学习

这篇博客主要介绍了如何使用MATLAB神经网络工具箱中的LSTM进行序列数据分类。作者在毕业设计中探索深度学习在序列分类的应用，发现LSTM在网络中处理序列问题的效果较好。文中分享了MATLAB中LSTM序列分类的Demo代码，供读者参考学习。

最近在准备毕业设计，题目是关于使用深度学习进行序列数据进行分类的问题，神经网络在特征识别和分类上具有超常的优势。查阅了很多深度学习的资料，大部分都是针对图像和语音的识别问题，且基本都是卷积神经网络，对处理序列问题不是很适合，处理序列问题还是使用RNN(Recurrent neural network)&LSTM(long short term memory networks)。
一次偶然的机会让我发现MATLAB神经网络工具箱里有使用LSTM进行序列分类的demo，在MATLAB帮助文档内搜索 sequence classification 就可以找到，在这里我将帮助文档内的代码贴出来，方便大家查阅。

MATLAB神经网络工具箱

在这里插入图片描述

LSTM序列分类问题Demo


    %load sequence data 下载本例程使用的训练数据
    [XTrain,YTrain]=japaneseVowelsTrainData;
    XTrain(1:5)
    figure                %对数据进行绘图 显示每一类里的第一条曲线
    plot(XTrain{1}')
    xlabel("Time Step");
    title("Training Observation 1")
    legend("Feature"+string(1:12),'Location','northeastoutside')
    
    %prepare data for padding  填充         目的是使用于训练的每一条序列有相同的长度
    %get the sequence lengths for each observation     根据序列长度来添加填

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