将以上代码转为Matlab代码

在MATLAB中，由于其语法和库函数与Python有所不同，以下是将上述PyTorch代码转换为MATLAB的基本思路：

% 导入所需的包（在MATLAB中类似操作）
import distributions.stats.mvnNormal as mvnNormal;
import distributions.stats.transforms.expTransform as expTransform;

% 初始化LSTM层的输入到隐藏权重
input_to_hidden_size = 4 * hiddenSize; % 假设hiddenSize已经在当前作用域内
input_size = inputSize; % 同样的假设

% 创建一个正态分布对象
mu = 0; % 平均值
sigma = 1; % 标准差
normalDist = mvnNormal(mu, sigma);

% 创建一个扩展后的分布对象，考虑维度
expandedDist = expTransform(normalDist); % 对数值应用指数变换（类似于Pyro的.expand）
expandedDist = expandedDist.expand([input_to_hidden_size, input_size]); 

% 使用MVN.Sample函数模拟样本（类似PyroSample）
weights_ih = expandedDist.sample();

注意，MATLAB的`mvnNormal`和`expTransform`是假设你正在使用某个统计或概率计算库，比如Statistics and Machine Learning Toolbox或者其他自定义库。如果你在MATLAB中直接处理这种数学运算，可能会涉及到更多的数组操作和循环。