错误使用 trainNetwork (第 184 行) 训练序列具有特征维度 18，但输入层需要特征维度为 1 的序列。举个例子教我如何更改

假设你有一个包含 100 个序列的训练数据集，每个序列的长度为 50，特征维度为 18，那么你需要将这个数据集转换成一个 3D 数组，具体步骤如下：

1. 定义一个空的 3D 数组，大小为 (50, 18, 100)。

trainData = zeros(50, 18, 100);

2. 逐个读取每个序列，将其填充到 3D 数组中。

for i = 1:100
    sequence = read_sequence(i); % 读取第 i 个序列
    trainData(:, :, i) = sequence; % 将第 i 个序列填充到 3D 数组的第 i 个位置
end

其中，read_sequence 函数是一个自定义的函数，用于读取训练数据集中的每个序列。你需要根据自己的数据集来编写这个函数。

3. 将 3D 数组作为输入数据，调用 trainNetwork 函数进行训练。

layers = [sequenceInputLayer(50, 'Name', 'input')
          lstmLayer(10, 'Name', 'lstm')
          fullyConnectedLayer(2, 'Name', 'fc')
          softmaxLayer('Name', 'softmax')
          classificationLayer('Name', 'output')];

options = trainingOptions('adam', ...
                          'MaxEpochs', 10, ...
                          'Verbose', true, ...
                          'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(trainData, labels, layers, options);

其中，layers 定义了神经网络的结构，options 定义了训练参数，trainData 是转换后的 3D 数组，labels 是训练数据集对应的标签。你需要根据自己的数据集来调整神经网络结构和训练参数。