如何用matlab编写一个多输入多输出的lstm
时间: 2024-03-21 10:43:54 浏览: 18
要编写一个多输入多输出的LSTM,可以使用MATLAB中的Deep Learning Toolbox。下面是一个简单的例子:
首先,导入数据并将其分为训练集和测试集。然后,定义一个LSTM网络并指定其输入和输出大小。在这个例子中,我们将有两个输入和两个输出。
```matlab
% Import data and split into training and test sets
data = ... % your data here
trainData = ... % your training data here
testData = ... % your test data here
% Define LSTM network
numInputs = 2;
numOutputs = 2;
numHiddenUnits = 100;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numInputs)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
fullyConnectedLayer(numOutputs)
regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'ValidationData',testData, ...
'ValidationFrequency',10, ...
'Verbose',false);
% Train LSTM network
net = trainNetwork(trainData,layers,options);
```
在这个例子中,我们使用adam优化器进行训练,并设置了一些训练选项,例如最大的epoch数和初始的学习率等。
最后,我们可以使用训练好的网络来预测新的输入数据。例如:
```matlab
% Predict outputs for new input data
newData = ... % your new input data here
predictedOutputs = predict(net,newData);
```
这将返回一个预测的输出序列,其中每个时间步都有两个输出。