MATLAB实现biGRU

以下是一个简单的MATLAB实现BiGRU的代码示例：

% 加载数据集并进行预处理
load imdb.mat
XTrain = sequences';
YTrain = categorical(labels);

% 定义BiGRU层
numHiddenUnits = 100;
dropoutProb = 0.2;
numClasses = numel(categories(YTrain));
inputSize = size(XTrain);
sequenceLength = inputSize(1);
featureDimension = inputSize(2);

layers = [
    sequenceInputLayer(featureDimension, 'Name', 'input')
    bilstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last', 'Name', 'bilstm')
    dropoutLayer(dropoutProb, 'Name', 'dropout')
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc')
    softmaxLayer('Name', 'softmax')
    classificationLayer('Name', 'classification')
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 5, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 5, ...
    'ValidationData', {XTest, YTest}, ...
    'ValidationFrequency', 50, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

这个代码示例使用IMDB电影评论数据集，首先将输入文本序列转换为2D张量，并定义一个简单的BiGRU层。这个BiGRU层将接收输入序列作为输入，并在末尾连接一个全连接层和softmax层来进行分类。最后使用`trainNetwork`函数训练整个模型，并使用`trainingOptions`函数定义了一些训练选项，比如学习率、迭代次数、批次大小等。