matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类

最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。

本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类。

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LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用

要训​​练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以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。

本示例使用日语元音数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的说话者，该时间序列数据表示连续讲话的两个日语元音。训练数据包含九位发言人的时间序列数据。每个序列具有12个特征，并且长度不同。数据集包含270个训练观察和370个测试观察。

加载序列数据

加载日语元音训练数据。 XTrain 是包含长度可变的维度12的270个序列的单元阵列。 Y 是标签“ 1”，“ 2”，...，“ 9”的分类向量，分别对应于九个扬声器。中的条目  XTrain 是具有12行（每个要素一行）和不同列数（每个时间步长一列&#

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