fullyConnectedLayer(128)

fullyConnectedLayer(128) 是一个神经网络的层（layer），也被称为全连接层（fully connected layer）。它由128个神经元组成，每个神经元都连接到前一层的所有神经元。它的作用是将前一层的特征映射转换为更高级别的特征表示，以便进行分类或回归任务。在深度学习中，全连接层通常用于神经网络的输出层，用于将特征转换为类别概率或回归值。

相关问题

layers = [ ... sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];调整参数，适用与脑电信号二分类，且数据集小

针对脑电信号的二分类任务，可以尝试如下方式调整神经网络模型的参数：

1. 调整输入序列数据的维度：脑电信号通常采样频率较高，可以将采样点进行降采样，将数据长度缩小，从而调整输入序列数据的维度。

2. 调整 LSTM 层的神经元个数：由于数据集较小，可以适当减少 LSTM 层的神经元个数，以减少模型的复杂度，防止过拟合。

3. 增加 Dropout 层：为了缓解过拟合问题，可以在 LSTM 层之后增加一个 Dropout 层，以随机舍弃一部分神经元，从而增强模型的泛化能力。

4. 调整学习率和训练轮数：由于数据集小，可以适当降低学习率，增加训练轮数，以充分训练模型并获得更好的效果。

因此，可以尝试如下的代码：

inputSize = 128; % 输入序列数据的维度，可以根据实际数据进行调整
numHiddenUnits = 32; % LSTM 层的神经元个数，可以适当减少
numClasses = 2; % 输出层的神经元个数，二分类问题
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    dropoutLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ... % 增加训练轮数
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ... % 降低学习率
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', {XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

需要注意的是，在实际使用中，还需要根据数据集的实际情况进行调整和优化。

In Architecture 1, we used two fully connected layers with 128 and 8 units, respectively, before the final classification layer. The total number of parameters was 841,681. 解释

这句话是在描述一个模型的架构，这个模型包含了两个全连接层（fully connected layers），其中第一个全连接层有128个神经元（units），第二个全连接层有8个神经元。在这两个全连接层之后，还有一个最终的分类层（classification layer）。整个模型的参数总数为841,681个。参数数量是用来衡量模型大小和复杂度的一种指标，通常情况下，参数数量越多，模型越复杂，能力也就越强。