matlab在gru中设置timestep

在 MATLAB 中，GRU 网络的 timestep 可以通过设置序列长度来实现。假设您的输入序列 X 的大小为 [input_size, sequence_length]，其中 input_size 是输入特征的数量，sequence_length 是序列的长度。您可以通过以下方式来定义 GRU 网络：

input_size = 10;
sequence_length = 5;
num_hidden_units = 20;

gru_layer = gruLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last');

input_layer = sequenceInputLayer(input_size);
input_layer.SequenceLength = sequence_length;

output_layer = fullyConnectedLayer(1);

net = [
    input_layer
    gru_layer
    output_layer
];

在这个例子中，我们通过 `sequenceInputLayer` 定义输入层，并将 `SequenceLength` 属性设置为 `sequence_length`。然后，我们定义了一个 `gruLayer`，其中 `num_hidden_units` 定义了 GRU 的隐藏单元数量，并将 `OutputMode` 设置为 `'last'`，以便仅输出序列中的最后一个时间步的隐藏状态。最后，我们通过 `fullyConnectedLayer` 定义输出层。

您可以使用 `trainNetwork` 函数来训练这个 GRU 网络，如下所示：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', true);

net = trainNetwork(X, Y, net, options);

其中，X 是大小为 [input_size, sequence_length, num_sequences] 的输入数据，Y 是大小为 [1, num_sequences] 的标签数据。您可以使用 `predict` 函数来对新数据进行预测，如下所示：

Y_pred = predict(net, X_new);