matlab多输入LSTM

在 MATLAB 中，LSTM 模型的多输入可以通过使用序列输入层来实现。序列输入层允许您指定多个输入序列，每个序列都可以具有不同的序列长度和特征数。

以下是一个简单的示例，说明如何在 MATLAB 中实现具有多个输入的 LSTM 模型：

% 定义输入序列的大小和数量
inputSizes = [10, 20]; % 输入序列的大小
numInputs = numel(inputSizes); % 输入序列的数量

% 创建序列输入层
inputLayer = sequenceInputLayer(inputSizes, 'Name', 'input');

% 创建 LSTM 层
numHiddenUnits = 100;
lstmLayer = lstmLayer(numHiddenUnits, 'Name', 'lstm');

% 创建全连接层
numClasses = 2;
fcLayer = fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc');

% 创建序列输出层
outputLayer = sequenceOutputLayer('Name', 'output');

% 将层组合成一个网络
layers = [inputLayer
          lstmLayer
          fcLayer
          outputLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
                          'MaxEpochs', 50, ...
                          'MiniBatchSize', 32, ...
                          'GradientThreshold', 1, ...
                          'InitialLearnRate', 0.001, ...
                          'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
                          'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
                          'LearnRateDropPeriod', 10, ...
                          'Verbose', true, ...
                          'Plots', 'training-progress');

% 训练 LSTM 模型
net = trainNetwork(data, layers, options);

在这个示例中，我们使用 `sequenceInputLayer` 来创建一个具有两个输入序列的序列输入层，分别具有大小为 10 和 20。然后，我们将 `sequenceInputLayer`、`lstmLayer`、`fullyConnectedLayer` 和 `sequenceOutputLayer` 层组合成一个网络。最后，我们使用 `trainNetwork` 函数来训练 LSTM 模型。

需要注意的是，在实际应用中，您可能需要根据您的数据和任务来调整网络结构和训练选项。