matlab双层网络耦合代码

Matlab中构建双层神经网络的耦合通常涉及到深度学习中的前馈-反馈结构，其中第一层作为前向传播网络，第二层则作为反馈网络，它们之间可能会有某种形式的信息交换。以下是一个简单的示例代码，展示了如何创建一个包含输入层、隐藏层（两层）和输出层的双向RNN（循环神经网络）模型：

% 导入所需的库
addpath('toolbox/shared') % 如果你的工具箱不在路径中

% 初始化网络参数
inputSize = 10; % 输入数据的维度
hiddenSize1 = 20; % 第一层隐藏单元数
hiddenSize2 = 30; % 第二层隐藏单元数
outputSize = 5; % 输出结果的维度
learningRate = 0.01; % 学习率

% 创建双层网络结构
net = feedforwardnet(hiddenSize1);
feedbackNet = feedforwardnet(hiddenSize2);

% 将反馈网络设置为监督学习模式
feedbackNet.trainFcn = 'trainscg'; % 使用L-BFGS优化算法
feedbackNet.LearnRate = learningRate;

% 双向RNN链接
for i = 1:hiddenSize1
    net.layers{i}.transferFcn = 'logsig'; % 非线性激活函数（如Logistic）
    feedbackNet.layers{i+1}.transferFcn = 'logsig';
end
net CONNECTION = feedbackNet; % 耦合两个网络

% 假设xData是输入数据，yData是目标输出
inputs = xData;
targets = yData;

% 训练过程
[net, ~] = train(net, inputs, targets); % 使用训练数据训练前向网络
[~, ~] = train(feedbackNet, inputs', targets'); % 使用转置后的输入训练反馈网络（注意输入和目标的顺序）

% 现在网络已经耦合并训练完成

在这个例子中，`CONNECTION`关键字用于建立前向网络和反馈网络之间的连接，使得每个前向网络的隐藏状态同时作为反馈网络的输入。请注意，实际应用中可能需要更复杂的处理，例如调整学习率策略、添加更多层数或者使用自适应的学习规则。