matlab深度學習之lstm
深度學習工具箱
net = trainnetwork(sequences,y,layers,options)
clc
clear
%% 訓練深度學習 lstm 網路，進行序列到標籤的分類。
%xtrain 是乙個包含 270 個不同長度序列的單元陣列，具有 12 個與 lpc cepstrum 係數對應的特徵。
%y 是標籤 1，2,...,9 的分類向量。
%xtrain 中的條目是包含 12 行（每個要素一行）和不同數量的列（每個時間步一列）的矩陣。
[xtrain,ytrain] = japanesevowelstraindata;
figure
plot(xtrain')
title("training observation 1")
numfeatures = size(xtrain,1);
legend("feature " + string(1:numfeatures),'location','northeastoutside')
%% 定義 lstm 網路架構。
%將輸入大小指定為 12（輸入資料的要素數）。
%指定 lstm 圖層具有 100 個隱藏單位並輸出序列的最後乙個元素。
%最後，通過包括大小為 9 的完全連線圖層，然後包括軟最大圖層和分類圖層來指定九個類。
inputsize = 12;
numhiddenunits = 100;
numclasses = 9;
layers = [ ...
sequenceinputlayer(inputsize)
lstmlayer(numhiddenunits,'outputmode','last')
fullyconnectedlayer(numclasses)
softmaxlayer
classificationlayer]
%% 指定訓練選項。
%將解算器指定為"adam"，將"漸變"指定為 1。
%將小批處理大小設定為 27，將紀元的最大數設定為 70。
%由於小批量小，序列短，cpu 更適合訓練。
%將"執行環境"設定為"cpu"。若要在 gpu 上進行訓練（如果可用），請將"執行環境"設定為"自動"（預設值）
maxepochs = 70;
minibatchsize = 27;
options = trainingoptions('adam', ...
'executionenvironment','cpu', ...
'maxepochs',maxepochs, ...
'minibatchsize',minibatchsize, ...
'gradientthreshold',1, ...
'verbose',false, ...
'plots','training-progress');
%% 使用指定的訓練選項訓練 lstm 網路
net = trainnetwork(xtrain,ytrain,layers,options);
%% 載入測試集，將序列分類
[xtest,ytest] = japanesevowelstestdata;
%% 對測試資料進行分類。將小批處理大小設定為 27。
minibatchsize = 27;
ypred = classify(net,xtest,'minibatchsize',minibatchsize);
%% 計算**的分類精度。
acc = sum(ypred == ytest)./numel(ytest)
深度學習 LSTM的架構及公式
lstm long short term memory networks 長短時記憶模型 傳統的rnns只能解決短期依賴的問題，比如我們想 這句話 the clouds are in the sky 的最後乙個詞 sky 我們不需要更多的資訊，前面的資訊已經足夠了，這種情況下，相關資訊之間的距離非常...
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入門 colah s blog andrej karpathy blog 18個權重分別使用8個不同的卷積進行生成。實現了多層lstm。首先對每層的h和c進行初始化。對於同乙個時間step的不同層，前一層的h層輸出作為下一層的輸入。寫的挺好，只是沒有訓練方法。首先在第乙個時間序列的每個隱藏層之間傳遞...