写一个多输入单输出的双向lstm的matlab程序
时间: 2023-03-11 13:17:42 浏览: 125
可以尝试使用MATLAB中的Deep Learning Toolbox来编写一个双向LSTM多输入单输出程序。可以使用MATLAB函数lstmLayer创建LSTM层,并使用函数sequenceInputLayer定义多输入网络,使用函数regressionLayer定义单输出网络。
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写一个多输入单输出的双向lstm程序
双向LSTM程序的核心代码可以表示为:model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(128,input_shape=(input_dim,input_length))))
model.add(Dense(output_dim))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_x, train_y, batch_size=batch_size, epochs=epochs)
给我一个多输入单输出的LSTM代码
以下是一个多输入单输出的LSTM代码示例:
```python
from keras.layers import Input, LSTM, Dense
from keras.models import Model
# 定义输入层
input1 = Input(shape=(None, 10))
input2 = Input(shape=(None, 5))
# 定义LSTM层
lstm1 = LSTM(32)(input1)
lstm2 = LSTM(32)(input2)
# 合并LSTM层
merged = keras.layers.concatenate([lstm1, lstm2])
# 定义输出层
output = Dense(1, activation='sigmoid')(merged)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
```
这个模型有两个输入层,分别接收10维和5维的输入。两个输入层都经过一个LSTM层,然后将两个LSTM层的输出合并起来,最后通过一个Dense层输出一个标量。