lstm-attention的matlab代码

以下是一个简单的LSTM-Attention的MATLAB代码示例：

% LSTM-Attention

% 数据准备
% 假设我们有一个大小为 (batch_size, seq_len, input_dim) 的输入序列
batch_size = 64;
seq_len = 10;
input_dim = 100;
input_data = randn(batch_size, seq_len, input_dim);

% 设置超参数
hidden_dim = 128;
output_dim = 1;

% 构建模型
input_layer = sequenceInputLayer(input_dim);
lstm_layer = lstmLayer(hidden_dim,'OutputMode','last');
attention_layer = attentionLayer(seq_len,hidden_dim);
output_layer = fullyConnectedLayer(output_dim);
softmax_layer = softmaxLayer();
classification_layer = classificationLayer();

layers = [input_layer;lstm_layer;attention_layer;output_layer;softmax_layer;classification_layer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'ExecutionEnvironment','cpu', ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(input_data, categorical(randi([1 output_dim],batch_size,1)), layers, options);

在这个示例中，我们使用了一个包含 LSTM 和 Attention 的序列分类器。输入数据是一个大小为 (batch_size, seq_len, input_dim) 的张量，其中 batch_size 是批量大小，seq_len 是序列长度，input_dim 是输入特征维度。我们首先构建了一个序列输入层，然后使用 LSTM 层对输入序列进行编码，然后使用 Attention 层对 LSTM 输出进行加权平均，最后使用全连接层和 softmax 层进行分类。在训练选项中，我们使用了 Adam 优化器，指定了最大的 epoch 数量和 mini-batch 大小，以及其他一些参数。在训练期间，我们将使用训练数据进行模型训练，并在每个 epoch 结束时评估模型的性能。