做的很好的画册网站,长沙营销型网站建设,建设银行官网站下载地址,网站分栏目怎么做1、基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类的原理及流程
基于长短期记忆#xff08;LSTM#xff09;网络对序列数据进行分类是一种常见的深度学习任务#xff0c;适用于处理具有时间或序列关系的数据。下面是在Matlab中使用LSTM网络对序列数据进行分类的基本原理和流…1、基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类的原理及流程
基于长短期记忆LSTM网络对序列数据进行分类是一种常见的深度学习任务适用于处理具有时间或序列关系的数据。下面是在Matlab中使用LSTM网络对序列数据进行分类的基本原理和流程 准备数据 确保数据集中包含带有标签的序列数据例如时间序列数据、文本数据等。将数据进行预处理和归一化以便输入到LSTM网络中。 构建LSTM网络 在Matlab中可以使用内置函数 lstmLayer 来构建LSTM层。指定输入数据维度、LSTM单元数量、输出层大小等参数。通过 layers [sequenceInputLayer(inputSize), lstmLayer(numHiddenUnits), fullyConnectedLayer(numClasses), classificationLayer()] 构建完整的LSTM分类网络。 定义训练选项 设置训练选项例如学习率、最大迭代次数、小批量大小等。使用 trainingOptions 函数来定义训练选项。 训练网络 使用 trainNetwork 函数来训练构建好的LSTM网络。输入训练数据和标签并使用定义好的训练选项进行训练。 评估网络性能 使用测试数据评估训练好的网络的性能可以计算准确率、混淆矩阵等。通过 classify 函数对新数据进行分类预测。 模型调优 可以通过调整LSTM网络结构、训练参数等进行进一步优化模型性能。
在实际的应用中可以根据具体数据和任务需求对LSTM网络进行调整和优化以获得更好的分类性能。Matlab提供了丰富的工具和函数来支持LSTM网络的构建、训练和评估利用这些工具可以更高效地完成序列数据分类任务。
2、基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类说明
使用 LSTM 神经网络对序列数据进行分类,LSTM 神经网络将序列数据输入网络并根据序列数据的各个时间步进行预测。 3、加载序列数据
1说明
使用 Waveform 数据集训练数据包含四种波形的时间序列数据。每个序列有三个通道且长度不同。
从 WaveformData 加载示例数据。
序列数据是序列的 numObservations×1 元胞数组其中 numObservations 是序列数。每个序列都是一个 numTimeSteps×-numChannels 数值数组其中 numTimeSteps 是序列的时间步numChannels 是序列的通道数。标签数据是 numObservations×1 分类向量。
2加载数据代码
load WaveformData
3绘制部分序列
代码
numChannels size(data{1},2);idx [3 4 5 12];
figure
tiledlayout(2,2)
for i 1:4nexttilestackedplot(data{idx(i)},DisplayLabelsChannel string(1:numChannels))xlabel(Time Step)title(Class: string(labels(idx(i))))
end
视图效果 4查看分类
实现代码
classNames categories(labels)classNames 4×1 cell{Sawtooth}{Sine }{Square }{Triangle}5划分数据
说明
使用 trainingPartitions 函数将数据划分为训练集包含 90% 数据和测试集包含其余 10% 数据
实现代码
numObservations numel(data);
[idxTrain,idxTest] trainingPartitions(numObservations,[0.9 0.1]);
XTrain data(idxTrain);
TTrain labels(idxTrain);XTest data(idxTest);
TTest labels(idxTest);
4、准备要填充的数据
1说明
默认情况下软件将训练数据拆分成小批量并填充序列使它们具有相同的长度
2获取观测值序列长度代码
numObservations numel(XTrain);
for i1:numObservationssequence XTrain{i};sequenceLengths(i) size(sequence,1);
end
3序列长度排序代码
[sequenceLengths,idx] sort(sequenceLengths);
XTrain XTrain(idx);
TTrain TTrain(idx);
4查看序列长度
代码
figure
bar(sequenceLengths)
xlabel(Sequence)
ylabel(Length)
title(Sorted Data)
视图效果 5、定义 LSTM 神经网络架构
1说明
将输入大小指定为输入数据的通道数。
指定一个具有 120 个隐藏单元的双向 LSTM 层并输出序列的最后一个元素。
最后包括一个输出大小与类的数量匹配的全连接层后跟一个 softmax 层。
2实现代码
numHiddenUnits 120;
numClasses 4;layers [sequenceInputLayer(numChannels)bilstmLayer(numHiddenUnits,OutputModelast)fullyConnectedLayer(numClasses)softmaxLayer]layers 4×1 Layer array with layers:1 Sequence Input Sequence input with 3 dimensions2 BiLSTM BiLSTM with 120 hidden units3 Fully Connected 4 fully connected layer4 Softmax softmax
6、指定训练选项
1说明
使用 Adam 求解器进行训练。
进行 200 轮训练。
指定学习率为 0.002。
使用阈值 1 裁剪梯度。
为了保持序列按长度排序禁用乱序。
在图中显示训练进度并监控准确度。
2实现代码
options trainingOptions(adam, ...MaxEpochs200, ...InitialLearnRate0.002,...GradientThreshold1, ...Shufflenever, ...Plotstraining-progress, ...Metricsaccuracy, ...Verbosefalse);
7、训练 LSTM 神经网络
1说明
使用 trainnet 函数训练神经网络
2实现代码
net trainnet(XTrain,TTrain,layers,crossentropy,options);
3视图效果 8、测试 LSTM 神经网络
1对测试数据进行分类并计算预测的分类准确度。
numObservationsTest numel(XTest);
for i1:numObservationsTestsequence XTest{i};sequenceLengthsTest(i) size(sequence,1);
end[sequenceLengthsTest,idx] sort(sequenceLengthsTest);
XTest XTest(idx);
TTest TTest(idx);
2对测试数据进行分类并计算预测的分类准确度。
scores minibatchpredict(net,XTest);
YTest scores2label(scores,classNames);
3计算分类准确度
acc mean(YTest TTest)acc 0.8700
4混淆图中显示分类结果
figure
confusionchart(TTest,YTest) 9、总结
基于长短期记忆LSTM网络对序列数据进行分类是一种重要的深度学习任务适用于处理具有序列关系的数据如时间序列数据、自然语言处理等。以下是对使用LSTM网络进行序列数据分类的总结 LSTM网络结构 LSTM是一种适用于处理长期依赖问题的循环神经网络RNN变种能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。LSTM网络包含输入门、遗忘门、输出门等核心部分通过这些门控机制来控制信息的输入、遗忘和输出。 数据准备 准备带有标签的序列数据确保数据格式正确且包含标签信息。进行数据预处理和归一化操作以便于网络训练。 网络构建 使用深度学习框架如TensorFlow、Pytorch或Matlab构建LSTM网络定义输入层、LSTM层、全连接层和输出层。设置网络参数包括输入维度、LSTM单元个数、输出类别数等。 模型训练 使用标记好的数据集对构建好的LSTM网络进行训练。设置优化器、损失函数和训练参数如学习率、迭代次数等。调整网络参数以提高模型性能避免过拟合。 模型评估 使用验证集或测试集对训练好的模型进行评估计算准确率、精确率、召回率等指标。分析模型在不同类别上的表现进行结果可视化分析。 模型应用和优化 将训练好的模型用于实际应用中对新数据进行分类预测。根据实际需求对模型进行调优和优化如调整网络结构、训练参数或使用模型集成等方法。
综合来看基于LSTM网络对序列数据进行分类是一种强大的方法可在许多领域中发挥作用。通过合理设计网络结构、优化数据准备和训练过程可以有效地构建出具有良好泛化能力的序列数据分类模型。
10、源代码
代码
%% 基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类
%使用 LSTM 神经网络对序列数据进行分类,LSTM 神经网络将序列数据输入网络并根据序列数据的各个时间步进行预测。%% 加载序列数据
%使用 Waveform 数据集训练数据包含四种波形的时间序列数据。每个序列有三个通道且长度不同。
%从 WaveformData 加载示例数据。
%序列数据是序列的 numObservations×1 元胞数组其中 numObservations 是序列数。每个序列都是一个 numTimeSteps×-numChannels 数值数组其中 numTimeSteps 是序列的时间步numChannels 是序列的通道数。标签数据是 numObservations×1 分类向量。
load WaveformData
%绘制部分序列
numChannels size(data{1},2);idx [3 4 5 12];
figure
tiledlayout(2,2)
for i 1:4nexttilestackedplot(data{idx(i)},DisplayLabelsChannel string(1:numChannels))xlabel(Time Step)title(Class: string(labels(idx(i))))
end
%查看类名称
classNames categories(labels)
%划分数据
%使用 trainingPartitions 函数将数据划分为训练集包含 90% 数据和测试集包含其余 10% 数据
numObservations numel(data);
[idxTrain,idxTest] trainingPartitions(numObservations,[0.9 0.1]);
XTrain data(idxTrain);
TTrain labels(idxTrain);XTest data(idxTest);
TTest labels(idxTest);
%% 准备要填充的数据
%默认情况下软件将训练数据拆分成小批量并填充序列使它们具有相同的长度
%获取观测值序列长度
numObservations numel(XTrain);
for i1:numObservationssequence XTrain{i};sequenceLengths(i) size(sequence,1);
end
%序列长度排序
[sequenceLengths,idx] sort(sequenceLengths);
XTrain XTrain(idx);
TTrain TTrain(idx);
%查看序列长度
figure
bar(sequenceLengths)
xlabel(Sequence)
ylabel(Length)
title(Sorted Data)%% 定义 LSTM 神经网络架构
%将输入大小指定为输入数据的通道数。
%指定一个具有 120 个隐藏单元的双向 LSTM 层并输出序列的最后一个元素。
%最后包括一个输出大小与类的数量匹配的全连接层后跟一个 softmax 层。
numHiddenUnits 120;
numClasses 4;layers [sequenceInputLayer(numChannels)bilstmLayer(numHiddenUnits,OutputModelast)fullyConnectedLayer(numClasses)softmaxLayer]
%% 指定训练选项
%使用 Adam 求解器进行训练。
%进行 200 轮训练。
%指定学习率为 0.002。
%使用阈值 1 裁剪梯度。
%为了保持序列按长度排序禁用乱序。
%在图中显示训练进度并监控准确度。
options trainingOptions(adam, ...MaxEpochs200, ...InitialLearnRate0.002,...GradientThreshold1, ...Shufflenever, ...Plotstraining-progress, ...Metricsaccuracy, ...Verbosefalse);
%% 训练 LSTM 神经网络
%使用 trainnet 函数训练神经网络
net trainnet(XTrain,TTrain,layers,crossentropy,options);
%% 测试 LSTM 神经网络
%对测试数据进行分类并计算预测的分类准确度。
numObservationsTest numel(XTest);
for i1:numObservationsTestsequence XTest{i};sequenceLengthsTest(i) size(sequence,1);
end[sequenceLengthsTest,idx] sort(sequenceLengthsTest);
XTest XTest(idx);
TTest TTest(idx);
%对测试数据进行分类并计算预测的分类准确度。
scores minibatchpredict(net,XTest);
YTest scores2label(scores,classNames);
%计算分类准确度
acc mean(YTest TTest)
%混淆图中显示分类结果
figure
confusionchart(TTest,YTest)
工程文件
https://download.csdn.net/download/XU157303764/89499744
