RNN-LSTM卷积神经网络使用Matlab实现_Matlab的LSTM网络的adamOptiomizer函数资源-CSDN下载

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**RNN-LSTM 卷积神经网络在 Matlab 中的实现** 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）是深度学习领域中处理序列数据的强大工具，尤其适用于自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务。Matlab 作为一款广泛使用的科学计算软件，提供了丰富的工具箱支持神经网络的构建和训练。本教程将深入探讨如何在 Matlab 中利用其深度学习工具箱实现 RNN 和 LSTM 网络。 **一、RNN 概述** 循环神经网络是一种具有循环结构的神经网络，允许信息在时间步之间流动，从而能够捕获序列数据中的长期依赖性。然而，传统的 RNN 在处理长序列时容易遇到梯度消失或爆炸的问题，这限制了它们在许多任务上的表现。 **二、LSTM 简介** LSTM 是 RNN 的一种变体，通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来解决传统 RNN 的问题。这些门控单元允许 LSTM 在不丢失重要信息的情况下有效地学习长期依赖关系，从而在处理长序列时表现更优。 **三、Matlab 中的深度学习工具箱** Matlab 提供了深度学习工具箱，支持创建、训练和评估各种神经网络模型，包括 RNN 和 LSTM。需要导入必要的工具箱： ```matlab if ~isToolboxInstalled('Deep Learning Toolbox') error('Deep Learning Toolbox is required.'); end ``` **四、构建 LSTM 网络** 在 Matlab 中创建 LSTM 网络涉及以下步骤： 1. 定义网络架构：设置 LSTM 层的单元数量、输入尺寸、输出尺寸等参数。 2. 添加输入层和输出层。 3. 将 LSTM 层连接到其他层，如全连接层（fully connected layer）。 4. 创建网络对象。一个简单的 LSTM 网络创建示例： ```matlab layers = [ sequenceInputLayer(inputSize) lstmLayer(hiddenSize) fullyConnectedLayer(outputSize) regressionLayer ]; net = sequenceNetwork(layers); ``` **五、准备数据** 在训练 LSTM 网络之前，需要对数据进行预处理，将其转换为适合网络的格式。这可能包括归一化、分批和序列化等操作。例如，你可以使用 `sequenceDatastore` 函数来处理序列数据。 **六、训练 LSTM 网络** 使用 `trainNetwork` 函数进行训练，指定损失函数、优化器、验证数据和训练选项。例如： ```matlab options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 50, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'ValidationData', valData, ... 'ValidationFrequency', 100, ... 'Verbose', false); net = trainNetwork(data, labels, net, options); ``` **七、评估与预测** 训练完成后，可以使用 `predict` 函数对新数据进行预测，并用 `evaluate` 函数评估网络的性能。 **八、代码实践** 在提供的 `LSTM_MY_updata_to_precise` 文件中，可能包含了作者在 LSTM 模型上的改进和优化，比如权重初始化、正则化策略、学习率调整等。读者可以通过研究这个文件，了解更具体的实现细节和改进方法。通过 Matlab 的深度学习工具箱，我们可以方便地构建和训练 LSTM 网络，应用于各种序列数据的建模任务。通过不断学习和实践，我们可以不断提升模型的准确性和效率，适应不同领域的挑战。

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RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现.zip （3个子文件）

LSTM_MY_updata_to_precise

LSTM_mian.m 6KB

LSTM_data_process.m 1KB

LSTM_updata_weight.m 4KB

%%% LSTM网络结合实例仿真 %%% 作者：xd.wp %%% 时间：2016.10.08 12:06 %% 程序说明 % 1、数据为7天，四个时间点的空调功耗，用前三个推测第四个训练，依次类推。第七天作为检验 % 2、LSTM网络输入结点为12，输出结点为4个，隐藏结点18个 clear all; clc; %% 数据加载，并归一化处理 [train_data,test_data]=LSTM_data_process(); data_length=size(train_data,1); data_num=size(train_data,2); %% 网络参数初始化 % 结点数设置 input_num=12; cell_num=18; output_num=4; % 网络中门的偏置 bias_input_gate=rand(1,cell_num); bias_forget_gate=rand(1,cell_num); bias_output_gate=rand(1,cell_num); % ab=1.2; % bias_input_gate=ones(1,cell_num)/ab; % bias_forget_gate=ones(1,cell_num)/ab; % bias_output_gate=ones(1,cell_num)/ab; %网络权重初始化 ab=20; weight_input_x=rand(input_num,cell_num)/ab; weight_input_h=rand(output_num,cell_num)/ab; weight_inputgate_x=rand(input_num,cell_num)/ab; weight_inputgate_c=rand(cell_num,cell_num)/ab; weight_forgetgate_x=rand(input_num,cell_num)/ab; weight_forgetgate_c=rand(cell_num,cell_num)/ab; weight_outputgate_x=rand(input_num,cell_num)/ab; weight_outputgate_c=rand(cell_num,cell_num)/ab; %hidden_output权重 weight_preh_h=rand(cell_num,output_num); %网络状态初始化 cost_gate=1e-10; h_state=rand(output_num,data_num); cell_state=rand(cell_num,data_num); %% 网络训练学习 for iter=1:4000 yita=0.15; %每次迭代权重调整比例 for m=1:data_num %前馈部分 if(m==1) gate=tanh(train_data(:,m)'*weight_input_x); input_gate_input=train_data(:,m)'*weight_inputgate_x+bias_input_gate; output_gate_input=train_data(:,m)'*weight_outputgate_x+bias_output_gate; for n=1:cell_num input_gate(1,n)=1/(1+exp(-input_gate_input(1,n))); output_gate(1,n)=1/(1+exp(-output_gate_input(1,n))); end forget_gate=zeros(1,cell_num); forget_gate_input=zeros(1,cell_num); cell_state(:,m)=(input_gate.*gate)'; else gate=tanh(train_data(:,m)'*weight_input_x+h_state(:,m-1)'*weight_input_h); input_gate_input=train_data(:,m)'*weight_inputgate_x+cell_state(:,m-1)'*weight_inputgate_c+bias_input_gate; forget_gate_input=train_data(:,m)'*weight_forgetgate_x+cell_state(:,m-1)'*weight_forgetgate_c+bias_forget_gate; output_gate_input=train_data(:,m)'*weight_outputgate_x+cell_state(:,m-1)'*weight_outputgate_c+bias_output_gate; for n=1:cell_num input_gate(1,n)=1/(1+exp(-input_gate_input(1,n))); forget_gate(1,n)=1/(1+exp(-forget_gate_input(1,n))); output_gate(1,n)=1/(1+exp(-output_gate_input(1,n))); end cell_state(:,m)=(input_gate.*gate+cell_state(:,m-1)'.*forget_gate)'; end pre_h_state=tanh(cell_state(:,m)').*output_gate; h_state(:,m)=(pre_h_state*weight_preh_h)'; %误差计算 Error=h_state(:,m)-test_data(:,m); Error_Cost(1,iter)=sum(Error.^2); if(Error_Cost(1,iter)<cost_gate) flag=1; break; else [ weight_input_x,... weight_input_h,... weight_inputgate_x,... weight_inputgate_c,... weight_forgetgate_x,... weight_forgetgate_c,... weight_outputgate_x,... weight_outputgate_c,... weight_preh_h ]=LSTM_updata_weight(m,yita,Error,... weight_input_x,... weight_input_h,... weight_inputgate_x,... weight_inputgate_c,... weight_forgetgate_x,... weight_forgetgate_c,... weight_outputgate_x,... weight_outputgate_c,... weight_preh_h,... cell_state,h_state,... input_gate,forget_gate,... output_gate,gate,... train_data,pre_h_state,... input_gate_input,... output_gate_input,... forget_gate_input); end end if(Error_Cost(1,iter)<cost_gate) break; end end %% 绘制Error-Cost曲线图 % for n=1:1:iter % text(n,Error_Cost(1,n),'*'); % axis([0,iter,0,1]); % title('Error-Cost曲线图'); % end for n=1:1:iter semilogy(n,Error_Cost(1,n),'*'); hold on; title('Error-Cost曲线图'); end %% 使用第七天数据检验 %数据加载 test_final=[0.4557 0.4790 0.7019 0.8211 0.4601 0.4811 0.7101 0.8298 0.4612 0.4845 0.7188 0.8312]'; test_final=test_final/sqrt(sum(test_final.^2)); test_output=test_data(:,4); %前馈 m=4; gate=tanh(test_final'*weight_input_x+h_state(:,m-1)'*weight_input_h); input_gate_input=test_final'*weight_inputgate_x+cell_state(:,m-1)'*weight_inputgate_c+bias_input_gate; forget_gate_input=test_final'*weight_forgetgate_x+cell_state(:,m-1)'*weight_forgetgate_c+bias_forget_gate; output_gate_input=test_final'*weight_outputgate_x+cell_state(:,m-1)'*weight_outputgate_c+bias_output_gate; for n=1:cell_num input_gate(1,n)=1/(1+exp(-input_gate_input(1,n))); forget_gate(1,n)=1/(1+exp(-forget_gate_input(1,n))); output_gate(1,n)=1/(1+exp(-output_gate_input(1,n))); end cell_state_test=(input_gate.*gate+cell_state(:,m-1)'.*forget_gate)'; pre_h_state=tanh(cell_state_test').*output_gate; h_state_test=(pre_h_state*weight_preh_h)' test_output