写下完整代码
时间: 2023-07-03 20:28:24 浏览: 40
好的,以下是一个使用 MATLAB 实现 LSTM 分类模型的完整代码示例,供您参考:
```matlab
% 准备数据集
load('simple_lstm_data.mat') % 加载数据集
XTrain = XTrain'; % 转置输入数据
YTrain = categorical(YTrain); % 将标签转换为分类数据类型
XValidation = XValidation';
YValidation = categorical(YValidation);
XTest = XTest';
YTest = categorical(YTest);
% 构建 LSTM 模型
numFeatures = size(XTrain, 1); % 特征数
numHiddenUnits = 100; % 隐藏层单元数
numClasses = numel(categories(YTrain)); % 分类数
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 训练模型
maxEpochs = 50; % 最大训练轮数
miniBatchSize = 64; % 每个迭代的数据量
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',maxEpochs, ...
'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
'ExecutionEnvironment','auto', ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
% 测试模型
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
disp("测试集分类准确率为 " + accuracy*100 + "%")
```
这段代码使用了一个简单的数据集 `simple_lstm_data.mat`,包括了一些随机生成的序列数据和对应的分类标签。其他的数据集需要根据具体情况进行调整。