lstm matlab

在 MATLAB 中使用 LSTM（长短期记忆）模型，可以使用 Neural Network Toolbox 中的 lstmLayer 函数。下面是一个简单的例子：

% 创建 LSTM 层
inputSize = 10; % 输入数据的维度
numHiddenUnits = 100; % LSTM 中隐藏层单元的数量
lstmLayer = lstmLayer(numHiddenUnits);

% 定义网络结构
layers = [sequenceInputLayer(inputSize)
          lstmLayer
          fullyConnectedLayer(1)
          regressionLayer()];

% 指定训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'ValidationData', {XValidation, YValidation}, ...
    'ValidationFrequency', 10, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

这里创建了一个具有一个 `sequenceInputLayer`（序列输入层）、一个 LSTM 层、一个全连接层和一个回归层的网络。然后，使用 `trainingOptions` 函数指定训练选项，包括使用 Adam 优化算法、最大训练轮数、小批量大小等。最后，使用 `trainNetwork` 函数训练网络。

需要注意的是，在使用 LSTM 模型时，输入数据应该是时间序列数据，即每个时间步的输入数据都是一个向量。为了方便起见，可以将所有时间步的输入数据堆叠在一起，构成一个矩阵，然后将其传递给 `trainNetwork` 函数。