MATLABLSTM神经网络

MATLAB中的LSTM神经网络可以通过以下代码描述：

layers = \[
    sequenceInputLayer(inputSize) % sequence输入
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last') % lstm
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接
    softmaxLayer % softmax
    classificationLayer % label输出
\];

其中，`inputSize`表示输入序列的维度，`numHiddenUnits`表示隐藏节点的数量，`numClasses`表示输出的类别数量。这个网络可以用于序列数据的分类任务。\[1\]

对于MNIST数据集，它包含60000组训练数据和对应的标签，以及10000组测试数据和对应的标签。每个数据都是一个28x28的矩阵，可以将其看做28x28像素的灰度图像。为了将其输入到LSTM中，可以将矩阵的每一行看作一帧，将图像分为28帧输入到LSTM中。你可以在资源中找到这个数据集。\[2\]

在使用LSTM之前，需要对数据进行标准化。在这个过程中，只需要对训练集进行标准化，因为神经网络中的值只有训练集。可以使用以下代码对训练集进行标准化：

XTrain = dataTrainStandardized(1:end-1);
YTrain = dataTrainStandardized(2:end);

这段代码将训练集的输入数据和输出数据分别赋值给`XTrain`和`YTrain`。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用MATLAB的trainNetwork设计一个简单的LSTM神经网络](https://blog.csdn.net/jiang1960034308/article/details/118403119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于MATLAB的LSTM神经网络时序预测](https://blog.csdn.net/m0_56146217/article/details/123577068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]