请用matlab实现LSTM 5输入3输出

当然可以！以下是使用MATLAB实现LSTM网络的示例代码，其中输入层有5个神经元，输出层有3个神经元。

% 创建LSTM网络
numInputs = 5;
numOutputs = 3;
numHiddenUnits = 10;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numInputs)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numOutputs)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练参数
maxEpochs = 100;
miniBatchSize = 10;

% 生成随机输入序列和目标输出
numObservations = 1000;
sequenceLength = 10;
XTrain = randn(numInputs,sequenceLength,numObservations);
YTrain = randn(numOutputs,sequenceLength,numObservations);

% 训练LSTM网络
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

这段代码创建了一个包含一个LSTM层的神经网络，其中输入序列的长度为10。您可以根据需要进行修改，例如调整输入/输出数量、隐藏单元数量、训练参数等。请确保您已经安装了MATLAB的Deep Learning Toolbox。