注意力机制优化CNN-LSTM的MATLAB代码

下面是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何在CNN-LSTM模型中使用注意力机制进行优化：

% 准备数据
% 假设你已经准备好了图像数据和对应的标签

% 定义CNN-LSTM网络结构
numHiddenUnits = 100; % LSTM隐层单元数量
numClasses = 2; % 分类任务的类别数量

imageSize = [224 224 3]; % 图像尺寸

layers = [ ...
    imageInputLayer(imageSize) % 输入层
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same') % 卷积层
    reluLayer % ReLU激活层
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) % 最大池化层
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence') % LSTM层
    attentionLayer('AttentionType','additive') % 注意力层
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层
    softmaxLayer % Softmax层
    classificationLayer]; % 分类器层

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Plots','training-progress');

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

% 使用训练好的模型进行预测
YPred = classify(net, XTest);

% 计算准确率
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
disp(['准确率: ' num2str(accuracy)]);

上述代码中，我们使用了MATLAB的深度学习工具箱中提供的卷积层、LSTM层和自定义的注意力层。注意力层可以根据你的需求进行调整，这里使用了加性注意力机制。

请注意，上述代码中的`imageSize`、`XTrain`、`YTrain`、`XTest`和`YTest`是需要根据你的数据集进行相应的设置和替换。此外，你可能还需要根据你的具体任务和数据集对网络结构和训练选项进行调整。

希望这个简单的示例能够帮助你理解如何在MATLAB中使用注意力机制优化CNN-LSTM模型。如果需要更复杂的实现，你可能需要参考更详细的文档和教程。