LSTM抽样 matlab举例
时间: 2023-10-08 13:08:04 浏览: 39
以下是一个简单的LSTM抽样的matlab示例:
首先,我们需要准备训练模型和测试数据。这里我们使用一个简单的LSTM模型来训练一个字符级语言模型,并使用Shakespeare的著作来测试它。代码如下:
```matlab
% 准备训练数据
text = fileread('shakespeare.txt');
chars = unique(text);
num_chars = numel(chars);
% 构建字符级LSTM模型
inputSize = num_chars;
numHiddenUnits = 256;
outputSize = num_chars;
numLayers = 2;
net = lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last');
net = [sequenceInputLayer(inputSize)
net
fullyConnectedLayer(outputSize)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 训练模型
maxEpochs = 200;
miniBatchSize = 128;
options = trainingOptions('adam', ...
'ExecutionEnvironment','cpu', ...
'MaxEpochs',maxEpochs, ...
'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Verbose',false, ...
'Plots','none');
net = trainNetwork(X,Y,net,options);
% 准备测试数据
startIdx = randi(numel(text)-100);
testText = text(startIdx:startIdx+99);
testX = zeros(inputSize,100);
for i = 1:100
testX(:,i) = onehotencode(testText(i),chars);
end
```
接下来,我们可以使用训练好的模型来进行抽样。抽样的过程是将模型输入一个初始文本序列,然后通过模型生成下一个字符,将其添加到序列中,再次输入模型生成下一个字符,依此类推,直到生成所需长度的文本序列。代码如下:
```matlab
% 抽样
numGen = 500;
temperature = 1.0;
generatedText = '';
inputSeq = testX;
for i = 1:numGen
% 通过模型生成下一个字符
YPred = predict(net,inputSeq(:,end)');
YPred = YPred./temperature;
[~,idx] = max(YPred);
generatedText(end+1) = chars(idx);
% 更新输入序列
inputSeq = [inputSeq(:,2:end) onehotencode(chars(idx),chars)];
end
% 输出生成的文本
disp(generatedText);
```
在这里,我们设置了抽样的长度为500个字符,并使用了一个温度参数来控制生成文本的多样性。温度参数越高,生成的文本越随机,温度参数越低,生成的文本越接近于真实文本。