对于单时间步预测,请使用 CPU。要使用 CPU 进行预测,请将predictAndUpdateState的选项'ExecutionEnvironment'设置为'cpu'。 maxLength=500;whilestrlength(generatedText)<maxLength% Predict the next character scores.[net,characterScores]=predictAndUpdateState(net,X,'ExecutionEnvironment','cpu');% Sample the ne...
predictAndUpdateState函数是lstm特有的用来多步预测的函数，其原理是将新的值去更新网络，以达到更长序列...
为了预测一个序列的未来时间步长值,你可以训练一个sequence-to-sequence LSTM回归网络,其中[2]网络的响应是训练序列值移动了一个时间步长。也就是说,在输入序列的每个时间步长上,LSTM网络学习去预测下个时间步长的值。为了预测未来多个时间[2]步长的值,使用predictAndUpdateState函数去预测并更新网络状态。这个例子使用...
首先,初始化网络状态。要对新序列进行预测,请使用Reset State重置网络状态。重置网络状态可防止先前的预测影响对新数据的预测。重置网络状态,然后通过对训练数据进行预测来初始化网络状态。 net=resetState(net);net=predictAndUpdateState(net,XTrain); 之后预测与6中基本一样,只不过用XTest中的数据更新网络状态 %重...
%循环其余预测并将前一次预测输入到 predictAndUpdateState。 %对于大型数据集合、长序列或大型网络,在 GPU 上进行预测计算通常比在 CPU 上快。 %其他情况下,在 CPU 上进行预测计算通常更快。 %对于单时间步预测,请使用 CPU。 %使用 CPU 进行预测,请将 predictAndUpdateState 的 'ExecutionEnvironment' 选项设置...
也就是说,在输入序列的每个时间步长上,LSTM网络学习去预测下个时间步长的值。为了预测未来多个时间[2]步长的值,使用predictAndUpdateState函数去预测并更新网络状态。这个例子使用chickenpox_dataset数据集。这个例子构建了一个LSTM网络,在已知[3]前几个月样本数量的情况下,去预测未来的值。
T_sim1=sig*YPred_1+mu;%预测结果去标准化 ,恢复原来的数量级%%9.仿真预测(验证集)N=numel(XTest);fori=1:N[net,YPred_2(:,i)]=predictAndUpdateState(net,XTest(:,i),'ExecutionEnvironment','cpu');%end T_sim2=sig*YPred_2+mu;%预测结果去标准化 ,恢复原来的数量级%%10.评价指标%均方根...
训练好的模型可以部署到各种应用中,如实时图像识别、视频分析、自动驾驶等。在Matlab中,你可以使用predictAndUpdateState函数进行实时数据的预测,或使用generateCode函数将模型转换为C/C++代码,以便在嵌入式系统或其他非Matlab环境中部署。 8. 示例代码扩展 以下是一个扩展的示例代码片段,展示了如何在Matlab中加载预训练的...
net = predictAndUpdateState(net,XTrain);% YPred1 = []; numTimeStepsTest =test_N;%步数 for mm = 1:numTimeStepsTest [net,YPred1(:,mm)] = predictAndUpdateState(net,XTest(:,mm),'ExecutionEnvironment','cpu');%%预测 end mint=ps_output.xmin; ...
[net,YPred1(:,mm)] = predictAndUpdateState(net,XTest(:,mm),'ExecutionEnvironment','cpu');%%预测 end mint=ps_output.xmin; maxt=ps_output.xmax; YPred=postmnmx(YPred1,mint,maxt)';%反归一化 for mm = 1:numTimeStepsTest if isempty(find(XTest(:,mm)==0)) ...