以下是一个基本的 CNN-LSTM 混合模型的 MATLAB 代码结构,以及如何在 MATLAB 中定义 CNN 层、LSTM 层,并将其连接,最后展示如何编译和训练这个模型,并提供一个简单的数据加载和预处理示例。 1. 基本 CNN-LSTM 模型代码结构 以下是一个基本的 CNN-LSTM 混合模型在 MATLAB 中的代码结构: matlab % 加载数据 [X...
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…
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。 评估模型:使用验证集和测试集来评估模型的...
CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量,利用卷积层捕获输入数据的空间特征。 4.2 长短期记忆网络(LSTM) LSTM是RNN的一种变体,特别擅长处理长序列依赖问题。它通过门控机制控制信息的遗忘、更新和输出,有效缓解了梯度消失/爆炸问题。 4.3 BO-CNN-LSTM 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...
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。
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
可以看到,CNN-LSTM-Attention模型能够较好预测未来趋势,当然,由于深度学习模型迭代具有随机性,因此每次运行结果可能会不同,小伙伴们也可以自行设置一个随机数防止此类情况的发生~ 部分代码展示 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 ...
1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 (完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) LR = Alpx(1); numHiddenUnits1 = floor(Alpx(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 num
二、构建CNN-LSTM-GRU深度神经网络作为Q函数的近似器 输入:10×10大小含有障碍物的地图。 输出:机器人8个方向的动作Q值。 网络结构: 输入层:接收10×10的地图作为输入。 隐藏层:包含卷积层、LSTM层和GRU层,用于提取地图特征。 输出层:输出8个方向动作的Q值。