使用matlap用LSTM处理fashion mnist

在MATLAB中，使用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）处理Fashion MNIST数据通常涉及以下几个步骤：

1. **加载库和数据**:
- 首先，需要安装并导入`deep learning Toolbox`，它包含了用于构建LSTM的函数。
- 使用`loaddata(fashion_mnist)`加载Fashion MNIST数据集。

2. **预处理数据**:
- 将图像数据归一化到0-1范围，并将标签转换为one-hot编码。
- 分割数据集为训练集、验证集和测试集。

[trainImages, trainLabels] = splitEachLabel(trainData, 0.7, 'randomized');
[trainImages, valImages, trainLabels, valLabels] = crossvalind('HoldOut', trainLabels, 0.3);

3. **构建LSTM模型**:
- 定义一个包含LSTM层、全连接层以及适当的激活函数（如softmax）的神经网络结构。

   layers = [
       imageInputLayer([28 28 1])
       lstmLayer(64) % 选择合适的隐藏单元数
       fullyConnectedLayer(numClasses)
       softmaxLayer
       classificationLayer];

4. **训练模型**:
- 设置训练选项，包括学习率、迭代次数等。
- 调用`trainNetwork`函数进行模型训练。

   options = trainingOptions('adam', ...
       'MaxEpochs', epochs, ...
       'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
       'ValidationData', {valImages, valLabels}, ...
       'Verbose', false);
   net = trainNetwork(trainImages, trainLabels, layers, options);

5. **评估和预测**:
- 对测试集进行预测，并计算性能指标，如准确率。

   predictedLabels = classify(net, testImages);
   accuracy = mean(predictedLabels == testLabels);