matlab实现rnn循环神经网络

要在Matlab中实现RNN循环神经网络，可以使用Matlab自带的Deep Learning Toolbox。以下是一个简单的RNN实现示例：

% 创建一个简单的RNN网络
numFeatures = 10;
numHiddenUnits = 20;
numClasses = 2;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

其中，`sequenceInputLayer`表示输入层，`lstmLayer`表示LSTM层，`fullyConnectedLayer`表示全连接层，`softmaxLayer`表示softmax层，`classificationLayer`表示分类层。`trainingOptions`定义了训练选项，包括优化器、最大迭代次数、mini-batch大小等。