lstm模型matlab代码实现
时间: 2023-11-12 09:47:30 浏览: 43
以下是一个简单的LSTM模型的MATLAB代码实现:
```
% 定义LSTM模型参数
input_size = 10; % 输入维度
hidden_size = 20; % 隐藏层维度
output_size = 5; % 输出维度
forget_bias = 1; % 遗忘门偏置
init_range = 0.1; % 初始化权重范围
% 初始化权重矩阵
W_f = init_range * randn(hidden_size, input_size + hidden_size);
W_i = init_range * randn(hidden_size, input_size + hidden_size);
W_c = init_range * randn(hidden_size, input_size + hidden_size);
W_o = init_range * randn(hidden_size, input_size + hidden_size);
b_f = zeros(hidden_size, 1) + forget_bias;
b_i = zeros(hidden_size, 1);
b_c = zeros(hidden_size, 1);
b_o = zeros(hidden_size, 1);
% 定义输入序列和初始状态
seq_length = 100;
input_seq = randn(input_size, seq_length);
h0 = zeros(hidden_size, 1);
c0 = zeros(hidden_size, 1);
% 执行前向传播,计算输出序列
h = zeros(hidden_size, seq_length);
c = zeros(hidden_size, seq_length);
y = zeros(output_size, seq_length);
for t = 1:seq_length
x = input_seq(:, t);
[h(:, t), c(:, t), y(:, t)] = lstm_forward(x, h0, c0, W_f, W_i, W_c, W_o, b_f, b_i, b_c, b_o);
h0 = h(:, t);
c0 = c(:, t);
end
% 定义LSTM前向传播函数
function [h, c, y] = lstm_forward(x, h_prev, c_prev, W_f, W_i, W_c, W_o, b_f, b_i, b_c, b_o)
% 计算遗忘门
f = sigmoid(W_f * [x; h_prev] + b_f);
% 计算输入门
i = sigmoid(W_i * [x; h_prev] + b_i);
% 计算候选细胞状态
c_tilda = tanh(W_c * [x; h_prev] + b_c);
% 计算当前细胞状态
c = f .* c_prev + i .* c_tilda;
% 计算输出门
o = sigmoid(W_o * [x; h_prev] + b_o);
% 计算当前隐藏状态
h = o .* tanh(c);
% 计算当前输出
y = h;
end
% 定义sigmoid函数
function s = sigmoid(x)
s = 1 ./ (1 + exp(-x));
end
```
在此例中,我们使用随机数据生成输入序列,并使用随机权重矩阵初始化LSTM模型参数。我们定义了一个前向传播函数来计算LSTM的输出。在主代码中,我们使用输入序列和初始化状态执行前向传播,并计算输出序列。