循环神经网络代码matlab

循环神经网络 (RNN) 在 MATLAB 中可以通过使用 `deepLearnToolbox` 或 `Neural Network Toolbox` 来实现。这里是一个基本的长短期记忆 (LSTM) 网络的创建和训练示例：

% 导入所需工具箱
if ~exist('deepLearnToolbox', 'dir')
    if license('test', 'neuralnet')
        addpath(genpath(fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'nnet')));
    else
        error('You need the Neural Network Toolbox or the deepLearning Toolbox to run this code.');
    end
end

% 加载数据集（假设你有一个序列数据集如 'data.mat'）
data = load('data.mat');
inputData = data.input;
targetData = data.target;

% 创建 LSTM 网络模型
layers = [
    sequenceInputLayer(inputData.Dimension(2))
    lstmLayer(64) % 64 是隐藏单元的数量
    fullyConnectedLayer(numel(targetData{1})) % 输出层大小等于目标向量长度
    regressionLayer % 因为是回归任务
];

% 定义损失函数和优化器
options = trainingOptions('adam', ... % 使用 Adam 优化器
    'MaxEpochs', 50, ... % 设置最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Verbose', false, ... % 静默模式
    'Plots', 'training-progress' % 显示训练进度图表
);

% 训练模型
net = trainNetwork(inputData, targetData, layers, options);

% 对新数据进行预测
newInput = ... % 你的新输入数据
predictedOutput = predict(net, newInput);

注意，你需要根据实际的数据集和任务调整网络结构、参数和数据预处理步骤。此外，`sequenceInputLayer` 和 `lstmLayer` 需要在具有 `deepLearnToolbox` 或 `Neural Network Toolbox` 的 MATLAB 版本中可用。