cnn-lstm matlab

在MATLAB中实现CNN-LSTM模型，可以使用深度学习工具箱。以下是一个简单的示例代码，演示如何通过该工具箱实现CNN-LSTM模型：

% 加载数据集
[XTrain,YTrain] = japaneseVowelsTrainData;

% 定义CNN层
inputSize = [12 1 1];
filterSize = [5 1];
numFilters = 20;
poolSize = [2 1];
convLayer = convolution2dLayer(filterSize, numFilters,'Padding','same');
reluLayer = reluLayer();
poolLayer = maxPooling2dLayer(poolSize,'Stride',[2 1]);
layers = [convLayer reluLayer poolLayer];

% 定义LSTM层
numHiddenUnits = 100;
lstmLayer = lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last');

% 连接层
layers = [layers sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer fullyConnectedLayer(9) softmaxLayer classificationLayer()];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam','MaxEpochs',50,'MiniBatchSize',64,'Shuffle','every-epoch','Verbose',false);

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

在这个示例中，我们使用了一个简单的CNN层和一个LSTM层，然后将它们连接在一起，形成一个完整的CNN-LSTM模型。我们还定义了训练选项，并使用trainNetwork函数对模型进行训练。最终，我们可以使用该模型进行预测，并评估其性能。