在Deep Learning Toolbox中如何构建一个卷积神经网络结合gru
时间: 2024-05-14 10:11:57 浏览: 18
以下是一个构建卷积神经网络结合GRU的代码示例:
```matlab
% 假设输入数据大小为 [32 32 3]
inputSize = [32 32 3];
numClasses = 10;
% 构建卷积神经网络
layers = [
imageInputLayer(inputSize)
convolution2dLayer(5, 32, 'Padding', 2)
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(5, 64, 'Padding', 2)
reluLayer()
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
];
% 构建GRU层
numHiddenUnits = 100;
gruLayer = gruLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last');
% 将卷积神经网络和GRU层连接起来
layers = [
layers
sequenceInputLayer(numHiddenUnits)
gruLayer
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer()
classificationLayer()
];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 10, ...
'InitialLearnRate', 0.001);
% 训练模型
net = trainNetwork(trainData, layers, options);
```
在上面的示例中,我们首先构建了一个卷积神经网络,然后定义了一个GRU层,并将其与卷积神经网络连接起来。最后,我们设置了训练选项,如优化器和训练轮数,并使用trainNetwork函数训练模型。