lstm基础模型代码

### LSTM 基础模型示例代码

#### 使用 PyTorch 实现的基础 LSTM 模型
下面展示了一个简单的基于 PyTorch 的 LSTM 模型实现。该模型接受序列数据作为输入并返回预测输出。

import torch
from torch import nn

class SimpleLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim):
        super(SimpleLSTM, self).__init__()
        
        # 隐藏层维度
        self.hidden_dim = hidden_dim
        
        # LSTM 层数
        self.layer_dim = layer_dim
        
        # 定义 LSTM 层
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, layer_dim, batch_first=True)
        
        # 全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        # 初始化隐藏状态和细胞状态为零向量
        h0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
        c0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()

        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
        
        # 取最后一个时间步的输出
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        
        return out

此段代码定义了一个名为 `SimpleLSTM` 的类，它继承自 `nn.Module` 类。构造函数初始化了必要的属性，并创建了一层或多层 LSTM 单元以及全连接层用于最终分类或回归任务。前馈方法实现了正向传播逻辑，在这里指定了如何处理输入张量并通过网络传递以获得输出[^3]。

对于 MATLAB 中运行 LSTM 模型的情况，可以按照如下方式调用预构建好的函数：

RunLstm(num_delay_value, cell_number_value, cost_threshold_value);

这里的参数分别代表延迟数量、单元数目及成本阈值，具体数值需依据实际应用场景设定[^1]。