matlab写一段贝叶斯优化过的LSTM的网络

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，显示了如何使用贝叶斯优化来优化 LSTM 网络的超参数：

% 载入数据
load mydata.mat

% 定义 LSTM 网络架构
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    bilstmLayer(hiddenSize,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 定义要优化的超参数和它们的范围
vars = [
    optimizableVariable('hiddenSize',[10,200],'Type','integer')
    optimizableVariable('learnRate',[1e-4,1e-2],'Transform','log')
    optimizableVariable('miniBatchSize',[16,64],'Type','integer')
    optimizableVariable('dropout',[0,0.5])];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'InitialLearnRate',learnRate, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',5, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{valData,valLabels}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 定义目标函数
objectiveFcn = @(x)lstmNet(x.hiddenSize,x.learnRate,x.miniBatchSize,x.dropout, ...
    layers,options,trainData,trainLabels);

% 进行贝叶斯优化
results = bayesopt(objectiveFcn,vars, ...
    'IsObjectiveDeterministic',true, ...
    'MaxObjectiveEvaluations',20, ...
    'AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus');

% 输出最佳超参数
bestHyperparameters = results.XAtMinObjective;
disp(bestHyperparameters);

% 定义 LSTM 网络训练函数
function accuracy = lstmNet(hiddenSize,learnRate,miniBatchSize,dropout,layers,options,trainData,trainLabels)

    % 定义 LSTM 网络
    net = trainNetwork(trainData,trainLabels,layers,options);

    % 在验证集上评估网络性能
    YPred = classify(net,valData);
    accuracy = mean(YPred == valLabels);

end

在此示例中，我们使用 `bayesopt` 函数进行贝叶斯优化。我们首先定义了要优化的超参数及其范围，然后定义了一个目标函数，在该函数中，我们定义了一个 LSTM 网络，并在训练集上训练该网络，然后在验证集上评估其性能。最后，我们使用 `bayesopt` 函数来寻找最佳超参数组合。