深度神经网络LSTM序列分类应用

深度神经网络LSTM处理序列分类问题的应用，LSTM——Long Short Term Memory Networks 长短期记忆神经网络。

[XTrainYTrain]=japaneseVowelsTrainData;
XTrain（1:5）
figure
plot（XTrain{1}‘）
xlabel（“Time Step“）;
title（“Training Observation 1“）
legend（“Feature“+string（1:12）‘Location‘‘northeastoutside‘）

%prepare data for padding  填充
%get the sequence lengths for each observation
numObservations = numel（XTrain）;
for i=1:numObservations
    sequence=XTrain{i};
    sequenceLengths（i）=size（sequence2）;
end
% sort by sequence lengths
[sequenceLengthsidx]=sort（sequenceLengths）;
XTrain=XTrain（idx）;
YTrain=YTrain（idx）;
% view the sorted sequence in a bar chart
figure
bar（sequenceLengths）
ylim（[0 30]）
xlabel（“Sequence“）
ylabel（“Length“）
title（“Sorted Data“）

% minibatch
miniBatchSize=27;
%define LSTM network architecture
inputSize=12;
numHiddenUnits=100;
numClasses=9;
layers=[...
    sequenceInputlayer（inputSize）
    bilstmlayer（numHiddenUnits‘OutputMode‘‘last‘）
    fullyConnectedlayer（numClasses）
    softmaxlayer
    classificationlayer
    ]
% training options
maxEpochs=100;
miniBatchSize=27;
options=trainingOptions（‘adam‘...
    ‘ExecutionEnvironment‘‘cpu‘...
    ‘GradientThreshold‘1...
    ‘MaxEpochs‘maxEpochs...
    ‘MinibatchSize‘miniBatchSize...
    ‘SequenceLength‘‘longest‘...
    ‘Shuffle‘‘never‘...
    ‘Verbose‘0...
    ‘Plots‘‘training-progress‘）;
% train LSTM network
net=trainNetwork（XTrainYTrainlayersoptions）;

% test LSTM network
% load the test data
[XTestYTest]=japaneseVowelsTestData;
XTest（1:3）

% 
numObservationsTest = numel（XTest）;
for i=1:numObservationsTest
    sequence = XTest{i};
    sequenceLengthsTest（i）=size（sequence2）;
end
[sequenceLengthsTestidx]=sort（sequenceLengthsTest）;
XTest=XTest（idx）;
YTest=YTest（idx）;
% classify the test data 
miniBatchSize =27;
YPred=classify（netXTest...
    ‘MiniBatchSize‘miniBatchSize...
    ‘SequenceLength‘‘longest‘）;
acc=sum（YPred==YTest）./numel（YTest）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2019-02-28 22:12  LSTM for sequence classification\
     文件        1939  2019-03-01 08:47  LSTM for sequence classification\BiLSTM.m