目录 收起 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。r/> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 参考文献: CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成,能够进行有监督学习和无监督学习[33]。
通过包含一个具有256个隐藏单元的LSTM层来学习一维图像序列中的长期依赖关系,并将OutputMode选项设置为"last",仅输出最后一个时间步。对于分类任务,包含一个全连接层和一个softmax层,最后添加一个分类层。 (三)训练选项指定 使用trainingOptions函数指定训练选项,包括使用Adam优化器、小批量大小、训练轮数、初始学习率...
CNN-LSTM分类预测matlab代码 数据为Excel分类数据集。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构: 代码将整个流程模块化,使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块,使得代码逻辑清晰,结构化程度高。 参数化设计: 代码中许多常用的参数被设定为变量,方便用户根据实际...
基于贝叶斯优化的 CNN-LSTM 网络在数据分类识别任务中具有显著的优势。通过 CNN 提取局部特征,LSTM 捕捉长期依赖关系,结合贝叶斯优化进行超参数优化,可以提高模型的性能和泛化能力。在本课题中,通过贝叶斯优化算法, 优化CNN-LSTM网络模型的batchsize以及学习率参数,使得网络模型可以达到更优的数据分类效果。
CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),常用于处理具有空间和时间依赖性的数据,如视频分析、时间序列预测等。以下是一个使用MATLAB实现CNN-LSTM模型的示例代码。 matlab % 清除工作区和命令窗口 clc; clear; close all; % 加载数据 % 假设数据已经加载到变量 X 和 Y 中,其中 X 是输入数...
RNN与其他常见的神经元网络模型(FNN、CNN、GAN)相比,其数学算法底层是最为复杂的,而LSTM作为RNN的改进变体之一,把这个算法的复杂程度又提升了一个层次。因此有必要仔细学习下LSTM的算法及代码实现过程,以便能加强对LSTM的掌握程度以及做出更底层的算法创新。
MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 数据准备:准备你的输入数据和目标输出数据。 数据预处理:将数据进行归一化或标准化处理,并划分为训练集和测试集。 构建模型:使用MATLAB的深度学习工具箱来构建CNN-LSTM模型。 训练模型:使用训练数据来训练模型。
通过以上步骤,我们可以构建一个基于CNN-LSTM的数据分类预测算法。这种算法能够充分利用CNN和LSTM的优势,提取数据的空间和时序特征,并进行准确的分类预测。在实际应用中,我们可以将该算法应用于各种领域,如图像分类、文本分类和时间序列预测等。 📣 部分代码
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 四、运行结果 五、matlab版本及参考文献 1 matlab版本2014a 2 参考文献[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016. [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017. [3]周品.MATLAB 神经网络设计与应用[M]...