Kan-Bilstm分类代码Matlab

Kan-BiLSTM (双向长短期记忆网络) 是一种在自然语言处理中常用的深度学习模型，它结合了前向和后向两个方向的LSTM单元，可以捕捉文本序列更丰富的上下文信息。在MATLAB中实现Kan-BiLSTM分类任务的一般步骤包括：

1. **数据预处理**：
- 导入数据集并分词，将文本转化为数值表示（例如One-Hot编码或词嵌入）。

2. **构建模型**：

   layers = [
       sequenceInputLayer(inputSize)
       lstmLayer(hiddenUnits, 'Bidirectional', true) % BiLSTM层
       fullyConnectedLayer(numClasses) % 输出全连接层（取决于分类数）
       softmaxLayer % 计算概率分布
       classificationLayer]; % 分类层

   options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
                          'MaxEpochs', numEpochs, ... % 指定训练轮数
                          'MiniBatchSize', miniBatchSize,
                          'Plots', 'training-progress');

3. **模型训练**：

   model = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

4. **评估与预测**：

  YPred = classify(model, XTest); % 预测测试集

其中`XTrain` 和 `YTrain` 是训练数据输入和标签，`inputSize` 是词向量维度，`hiddenUnits` 是每个LSTM隐藏单元的数量，`numClasses` 是类别总数，`numEpochs` 和 `miniBatchSize` 分别是训练轮数和批次大小。