matlab,lstm网络模型训练如何搭建,参数如何选择,假设我的数据存放在1*714的cell中,并且cell的每一个元素,都是20*7的table,并且20是时间步长,7是特征参数的个数
时间: 2024-03-04 11:51:36 浏览: 21
要使用 MATLAB 中的 LSTM 网络,你需要进行以下几个步骤:
1. 将输入数据转换为 LSTM 网络需要的格式。LSTM 网络通常需要输入数据的尺寸为 [sequenceLength、numFeatures、numObservations],其中 sequenceLength 是时间步长,numFeatures 是特征参数的个数,numObservations 是样本数。因此,在你的情况下,你需要将输入数据转换为大小为 [20 7 714] 的 3D 矩阵。你可以使用 MATLAB 中的 cell2mat 函数将 cell 数组转换为矩阵,然后使用 permute 函数将矩阵的维度从 [numObservations numFeatures sequenceLength] 转换为 [sequenceLength numFeatures numObservations]。
2. 创建 LSTM 网络。你可以使用 MATLAB 中的 lstmLayer 函数创建 LSTM 层,并将其添加到网络中。你可以指定 LSTM 层数、LSTM 单元数、dropout 等参数。
3. 将 LSTM 层串联起来以形成完整的网络。你可以使用 MATLAB 中的 sequenceInputLayer 函数创建一个序列输入层,并将其添加到网络中。然后,你可以使用 MATLAB 中的 addLayers 函数将 LSTM 层添加到网络中,并使用 connectLayers 函数将它们连接起来。
4. 配置训练选项。你可以使用 MATLAB 中的 trainingOptions 函数来配置训练选项,例如学习率、最大时期数、最大梯度范数等。
5. 开始训练。你可以使用 MATLAB 中的 trainNetwork 函数来训练 LSTM 网络,将输入数据和目标数据作为输入。
在选择参数方面,你可以通过试验来确定最佳的参数。例如,你可以尝试不同的 LSTM 层数、LSTM 单元数和 dropout 比率,然后选择具有最佳性能的模型。此外,你还可以使用交叉验证等技术来评估不同模型的性能,并选择最佳的模型。