LSTM matlab参数设置

在 MATLAB 中，可以使用 `trainNetwork` 函数来训练 LSTM 网络。在设置参数时，需要指定网络的层数、每层的神经元数量、输入数据的格式等。以下是一个示例代码：

% 准备数据
XTrain = ...; % 输入数据
YTrain = ...; % 目标数据

% 定义 LSTM 网络结构
numFeatures = size(XTrain, 2);
numResponses = size(YTrain, 2);
numHiddenUnits = 100;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练 LSTM 网络
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

在上面的代码中，我们定义了一个包含一个 LSTM 层和一个全连接层的网络结构。其中，`numFeatures` 表示输入数据的特征数，`numResponses` 表示输出数据的维度，`numHiddenUnits` 表示 LSTM 层的神经元数量。在训练参数中，我们指定了使用 Adam 优化器，最大训练轮数为 100，每个 mini-batch 的大小为 64，序列长度为最长的序列，梯度阈值为 1，初始学习率为 0.01，学习率衰减方式为分段常数衰减，衰减因子为 0.1，衰减周期为 50。训练过程中不输出详细信息，但会显示训练进度图。