用MATLAB编写一个双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，Bi-GRU）分类模型

以下是一个基于MATLAB的双向门控循环单元（Bi-GRU）分类模型的实现示例：

% 加载数据
load data.mat;

% 设置模型参数
inputSize = 28;     % 输入特征数量
numHiddenUnits = 100;   % 隐藏单元数量
numClasses = 10;    % 类别数量
maxEpochs = 20;     % 迭代次数
miniBatchSize = 128;    % 每批次输入样本数量

% 构建双向门控循环单元（Bi-GRU）网络结构
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    bilstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

% 测试模型
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n',accuracy*100);

其中，`data.mat`是输入数据，包括`XTrain`、`YTrain`、`XTest`、`YTest`四个变量；`inputSize`、`numHiddenUnits`、`numClasses`、`maxEpochs`和`miniBatchSize`分别是模型参数；`layers`定义了双向门控循环单元（Bi-GRU）网络结构；`options`设置了训练选项；`net`是训练得到的模型；`YPred`是测试数据的预测结果；`accuracy`是模型的准确率。