% 设置训练数据 inputSeqs = ["hello" "how" "are" "you"]; targetSeqs = ["你好" "你好" "我很好" "谢谢"]; % 创建编码器网络 encoderLayers = [sequenceInputLayer(1) lstmLayer(128,'OutputMode','last')]; encoderNet = createLSTMLayerNetwork(encoderLayers); % 创建解码器网络 decoderLayers = [sequenceInputLayer(1) lstmLayer(128,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(numel(unique(targetSeqs))) softmaxLayer sequenceFoldingLayer('Prediction')]; decoderNet = createLSTMLayerNetwork(decoderLayers); % 创建Seq2Seq模型 seq2seqNet = createSeq2SeqNetwork(encoderNet,decoderNet); % 设置训练选项 options = trainingOptions('adam','MaxEpochs',100,'MiniBatchSize',1); % 训练Seq2Seq模型 trainedNet = trainNetwork(inputSeqs,targetSeqs,seq2seqNet,options); % 使用训练好的模型进行预测 inputSeq = "how"; predictedSeq = predict(trainedNet,inputSeq) function net = createLSTMLayerNetwork(layers) net = layerGraph(); for i = 1:numel(layers) net = addLayers(net,layers(i)); end for i = 1:numel(layers)-1 net = connectLayers(net,layers(i).Name,layers(i+1).Name); end end function net = createSeq2SeqNetwork(encoderNet,decoderNet) net = layerGraph(); net = addLayers(net,encoderNet.Layers); net = addLayers(net,decoderNet.Layers); net = connectLayers(net,encoderNet.OutputNames,decoderNet.InputNames); end

这段代码是一个使用MATLAB构建Seq2Seq模型的示例。让我们来逐行解释它的功能：

1. 设置训练数据：定义了输入序列 `inputSeqs` 和目标序列 `targetSeqs`。

2. 创建编码器网络：使用 `sequenceInputLayer` 和 `lstmLayer` 创建了一个LSTM编码器，其中输入序列长度为1，输出模式设置为最后一个时间步的输出。

3. 创建解码器网络：使用 `sequenceInputLayer`、`lstmLayer`、`fullyConnectedLayer`、`softmaxLayer` 和 `sequenceFoldingLayer` 创建了一个LSTM解码器，其中输入序列长度为1，输出模式设置为最后一个时间步的输出，并添加了全连接层和softmax层来生成预测序列。

4. 创建Seq2Seq模型：使用 `createLSTMLayerNetwork` 和 `createSeq2SeqNetwork` 函数创建了一个Seq2Seq模型，将编码器和解码器连接在一起。

5. 设置训练选项：使用 `trainingOptions` 函数设置了训练选项，包括adam优化器、最大训练轮数和迷你批次大小等参数。

6. 训练Seq2Seq模型：使用 `trainNetwork` 函数对Seq2Seq模型进行训练，传入输入序列、目标序列和训练选项。

7. 使用训练好的模型进行预测：使用 `predict` 函数传入一个输入序列进行预测，得到预测的输出序列。

`createLSTMLayerNetwork` 和 `createSeq2SeqNetwork` 函数是辅助函数，用于创建网络图和连接层。

请注意，这只是一个简单的示例，用于说明如何使用MATLAB构建Seq2Seq模型。在实际应用中，您可能需要根据自己的数据和任务进行适当的调整和修改。

希望这个示例对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。