长短期记忆网络LSTM(matlab)

这段内容展示了如何在MATLAB中实现长短期记忆网络(LSTM),包括数据预处理、网络参数设置、权重初始化、前向传播和权重更新过程。

load dataset
stop = 0;                                    %控制预测的序列索引(0-倒数第1 1-倒数第2 2-倒数第3,..以此类推)
series = dataset(1:end-stop,1); %导入时间序列数据
timespan = 5;                            %时间跨度(即历史数据条数)

%构造输入输出向量
numdata = size(series,1);
numsample = numdata - timespan - 1;
for i = 1:numsample
    train(:,i) = series(i:i+timespan,:);    
end
test = series(numdata-timespan:numdata,:)'; 

%网络节点数
len = size(train,1)-1;
num = size(train,2);
inputnum = len;
hiddennum = 10;
outputnum = 1;

%网络中门偏置
bias_input_gate = rand(1,hiddennum);     
bias_forget_gate = rand(1,hiddennum);    
bias_output_gate = rand(1,hiddennum);    

%权重初始化
ab = 20;
W_input_x = rand(inputnum,hiddennum)/ab;
W_input_h = rand(outputnum,hiddennum)/ab;

W_inputgate_x = rand(inputnum,hiddennum)/ab;
W_inputgate_c = rand(hiddennum,hiddennum)/ab;

W_forgetgate_x = rand(inputnum,hiddennum)/ab;
W_forgetgate_c = rand(hiddennum,hiddennum)/ab;

W_outputgate_x = rand(inputnum,hiddennum)/ab;
W_outputgate_c = rand(hiddennum,hiddennum)/ab;

W_preh_h = rand(hiddennum,outputnum);

%网络状态初始化
cost_gate = 1e-6;
h_state = rand(outputnum,num);
cell_state = rand(hiddennum,num);

lr = 0.01;
maxgen = 2000;
for i = 1:maxgen
    for j = 1:num
        if j ==1
            gate = tanh(train(1:inputnum,j)'*W_input_x);
            input_gate_input = train(1:inputnum,j)'*W_inputgate_x+bias_input_gate;
            output_gate_input = train(1:inputnum,j)'*W_outputgate_x+bias_output_gate;
            for n = 1:hiddennum
                input_gate(1,n) = 1/(1+exp(-input_gate_input(1,n)));
                output_gate(1,n) = 1/(1+exp(-output_gate_input(1,n)));
            end
            forget_gate=zeros(1,hiddennum);
            forget_gate_input=zeros(1,hiddennum);
            cell_state(:,j)=(input_gate.*gate)';
        else
            gate=tanh(train(1:inputnum,j)'*W_input_x+h_state(:,j-1)'*W_input_h);
            input_gate_input=train(1:inputnum,j)'*W_

### 如何在 MATLAB 中实现 LSTM 长短期记忆网络 #### 创建 LSTM 网络模型 使用 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 可以方便地创建 LSTM 网络模型[^1]。为了构建一个基本的 LSTM 网络,可以利用 `fitctemporal` 或者 `trainNetwork` 函数来定义并训练该类型的神经网络。 #### 定义网络架构 当创建 LSTM 网络时,需指定一些重要的参数,比如隐含层大小、层数以及激活函数等。这可以通过调用特定于 LSTM 层的方法完成,例如设置隐藏单元的数量和选择合适的激活机制[^2]。 下面是一个简单的例子展示如何配置一个具有单个 LSTM 层的分类器: ```matlab layers = [ sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence') fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]; ``` 这里 `inputSize` 表示输入特征向量长度;`numHiddenUnits` 是指每个时间步长内 LSTM 单元内部状态维度;而 `numClasses` 则对应着最终预测类别数目。 #### 训练过程 一旦完成了上述步骤,则可继续准备数据集并对模型进行拟合操作。假设已经准备好训练样本 XTrain 和标签 YTrain ,那么就可以执行如下命令来进行实际的学习流程: ```matlab options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',maxEpochs, ... % 设置最大迭代次数 'MiniBatchSize',miniBatchSize,...% 批次大小 'InitialLearnRate',learnRate); % 学习率初始化 net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); ``` 此部分代码片段展示了采用 Adam 优化算法,并设置了若干超参如最大轮数(`maxEpochs`)、批量尺寸(`miniBatchSize`)还有初始学习速率(`learnRate`) 来指导整个训练阶段的工作[^3]. #### 测试与评估性能 最后,在获得经过充分训练后的 LSTM 模型之后,应当对其进行验证测试以检验泛化能力和准确性。通常会保留一部分未见过的数据作为独立测试集合,进而计算诸如混淆矩阵、精确度得分之类的指标衡量效果优劣程度。
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