lstm神经网络matlab

LSTM神经网络是一种时间循环神经网络，用于预测分类。在MATLAB中，可以使用提供的代码来创建并运行LSTM网络。代码中包括了一些参数，比如numdely用于指定前numdely个点来预测当前点，cell_num用于指定隐含层的数目，cost_gate用于设置误差的阈值。运行代码时，只需要在命令行输入RunLstm(numdely,cell_num,cost_gate)即可。

在MATLAB中创建LSTM网络的步骤如下：
1. 首先，需要创建LSTM回归网络，指定LSTM层的隐含单元个数。这可以通过使用sequenceInputLayer、lstmLayer、fullyConnectedLayer和regressionLayer来定义网络层。
2. 接下来，需要指定训练选项，包括求解器、最大训练轮数、梯度阈值、初始学习率等参数。可以使用trainingOptions函数来设置这些选项。
3. 最后，可以使用trainNetwork函数来训练LSTM网络，传入训练数据集XTrain和对应的标签YTrain，以及定义好的网络层和训练选项。

这样就可以用MATLAB创建和训练LSTM神经网络了。

LSTM网络是一种为了解决传统RNN存在的长期依赖问题而设计的时间循环神经网络。与标准RNN不同，LSTM网络具有一种重复神经网络模块的链式形式，在每个时间步长上，这个模块内部包含多个门控单元和记忆单元，通过这些门控单元的激活状态和记忆单元的输入、输出来实现对长期依赖的建模。