GRU神经网络怎么设置两层，matlab代码

GRU (Gated Recurrent Unit) 神经网络是一种改进的循环神经网络(RNN)，通过引入了更新门和重置门两个机制来解决长序列学习中的梯度消失或梯度爆炸问题。在Matlab中设置两层GRU的基本步骤如下：

% 导入所需库
if ~exist('DeepLearnToolbox', 'caller')
    error('DeepLearnToolbox is required for this code. Please install it first.');
end
addpath(genpath(fullfile(matlabroot,'toolbox','DeepLearning')));

% 初始化模型参数
num_units = 64; % GRU隐藏单元的数量
input_size = 30; % 输入特征大小
output_size = 10; % 输出维度
num_layers = 2; % 设置层数

% 创建GRU网络结构
layers = [
    sequenceInputLayer(input_size)
    lstmLayer(num_units, 'OutputMode', 'last') % 第一层GRU
    dropoutLayer(0.5) % 防止过拟合
    lstmLayer(num_units, 'OutputMode', 'last') % 第二层GRU
    fullyConnectedLayer(output_size)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 设定训练选项
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化算法
    'MaxEpochs', 10, ... % 最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 64, ... % 批处理大小
    'Plots', 'training-progress', 'validation-progress', ... % 显示训练进度图
    'ValidationData', ... % 训练集验证数据
    'ValidationFrequency', 10, ... % 每多少次迭代验证一次
    'Verbose', false); % 静默模式

% 创建并训练模型
net = trainNetwork(trainData, labels, layers, options);

在这个例子中，我们首先导入必要的工具箱，然后设定GRU网络的层数、隐藏单元数以及输入和输出的尺寸。接着，我们创建了一个包含两层LSTM（因为GRU通常作为LSTM的一个变种使用）的深度学习网络结构。最后，我们设置了训练选项，并开始训练模型。