揭阳网站建设工作,分销网站有哪些,上海闵行刚刚发生的,摄影网站在线建设matlab 深度学习工具箱使用笔记—lstm网络在2017的版本之后#xff0c;matlab上线了自己的lstm网络工具箱#xff0c;至此#xff0c;搭建简单的网络时#xff0c;就可以只用工具包所提供的函数#xff0c;并且matlab提供了GUI和训练过程界面#xff0c;可以方便的使用matlab上线了自己的lstm网络工具箱至此搭建简单的网络时就可以只用工具包所提供的函数并且matlab提供了GUI和训练过程界面可以方便的使用至于tensorflow的使用方法将在以后的博文中讲解data chickenpox_dataset;%读取数据集data [data{:}];%将数据集变为数组的形式此时得到的是一个1n维的数组n代表n个时刻其中存储的是每个时刻的值即对于时序预测只有发生的顺序不存在实际的时间figureplot(data)xlabel(“Month”)ylabel(“Cases”)title(“Monthy Cases of Chickenpox”)numTimeStepsTrain floor(0.9numel(data));%将90%的数据设定为训练集dataTrain data(1:numTimeStepsTrain1);%定义训练集和测试集dataTest data(numTimeStepsTrain1:end);%mu mean(dataTrain);%求均值和方差为以后的归一化做准备sig std(dataTrain);dataTrainStandardized (dataTrain - mu) / sig;%归一化这里是防止数据发散XTrain dataTrainStandardized(1:end-1);做了一个时序的错位将后一个时刻的作为标签标签和特征参量的大小对应YTrain dataTrainStandardized(2:end);numFeatures 1;输入特征维数numResponses 1;输出特征维数numHiddenUnits 200;每一层lstm网络中存在多少神经元layers [ …sequenceInputLayer(numFeatures)输入层参数是输入特征维数lstmLayer(numHiddenUnits)lstm层如果想要构建多层lstm改几个参数就行了fullyConnectedLayer(numResponses)全连接层也就是输出的维数regressionLayer];该参数说明是在进行回归问题而不是分类问题options trainingOptions(‘adam’, …‘MaxEpochs’,250, …这个参数是最大迭代次数即进行250次训练每次训练后更新神经网络参数‘GradientThreshold’,1, …‘InitialLearnRate’,0.005, …学习率‘LearnRateSchedule’,‘piecewise’, …‘LearnRateDropPeriod’,125, …训练125次后学习率下降衰落因子为0.2‘LearnRateDropFactor’,0.2, …‘Verbose’,0, …‘Plots’,‘training-progress’);net trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);以上是神经网络搭建与训练部分的代码来源于2018官方文档各参数的详细说明已经写在了参数旁边有几个问题与tensor不同没有一个类似于timestep的参数来确定输入究竟和多少个参数相关怀疑是因为lstm网络中存在自己的遗忘门和更新门并且lstm神经网络是步进式的输入只要有网络的的储存的状态就可以针对输入得到输出。具体的预测部分的代码将在下一次的博文中进行探讨
