LSTM网络架构LSTM的架构和PartI中sequence-to-labelclassification的结构是一致的,只是lstmLayer函数中’...到workspace中,数据结构描述如下: (1)XTrain是一个1-by-6的cell array, YTrain是一个1-by-6的category cell。 (2)一个cell是一个sequence 李宏毅机器学习课程笔记9:
Matlab使用LSTM网络做classification和regression时XTrain的若干种数据结构-part I ,描述所需构建的XTrain结构。 1. sequence-to-label classification 1.1 构建网络的输入XTrain和输出YTrain 以Janpanese Vowels...目前看来,Deep learning的两大用途是classification和regression.以LSTM为例,它的优势在于对时序数据(sequen...
%% 创建网络&设置训练参数&训练网络(训练方法trainrp) net1 = newff(X_train_1,Z_train_1,10,{'tansig','purelin'},'trainrp'); net1.trainParam.goal = 1e-4;%优化目标 MSE net1.trainParam.epochs = 200;%迭代次数 = 0.1;%学习率 net1.trainParam.min_grad = 1e-10;%最小梯度 net1.divideFcn...
clf.fit(X_train, y_train) #对训练集进行训练 train_score = clf.score(X_train, y_train) #查看训练集的分数 test_score = clf.score(X_test, y_test) #查看测试集的分数 print('train score: {0}; test score: {1}'.format(train_score, test_score)) #输出分数 #利用网格搜索寻找最优参数 ...
集X_train = cat(2, X_train, img);% 将文件夹名作为标签label = folder_name;% 将标签添加到标签数组y_train = [y_train; {label}];% 输出标签值以检查是否有异常disp(['Label for image 'num2str(j)' in folder 'folder_name': 'num2str(label)]);endend% 转换标签为categorical类型y_train =...
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); 原来它的依赖步数默认是1,即每输入一个时间步都会预报下一时间步的值。这种做法实现上确实非常简单,不需要人为的分割数据集并贴上label,只需将训练集整体进行平移作为label,平移的步数就是向后预报的步数。但是这种做法似乎默认了数据只与极度相邻的数据相关,而完...
net=trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); 6、预测(使用预测值更新网络状态) 要预测未来多个时间点的值,请使用forectAndUpdateState函数一次预测一个时间点,并在每次预测时更新网络状态。对于每个预测,使用先前的预测作为函数的输入。使用与训练数据相同的参数对测试数据进行标准化。
通过matlab验证基于TCN的路面等级分类 运行simulink仿真模型得到簧下质量加速度(暂未加入弹性路面) 得到的数据如图所示: 训练TCN模型 clc clear %% 加载数据 load X_train load Y_train load X_test load Y_test len=le
打开xgboost_train 将这段代码复制下来。 新建main.m的主程序代码,将内容粘贴进去。 clear allwarning offload carsmall; Xtrain = [Acceleration Cylinders Displacement Horsepower MPG]; ytrain = cellstr(Origin); ytrain = double(ismember(ytrain,'USA'));X = Xtrain(1:70,:); y = ytrain(1:70);...
由于此数据集过于庞大,我从老师处获得一个较为简单的数据集,老师已经帮我处理成Matlab容易识别的.mat文件(感谢老师~~),名为WaterData.mat,该文件内包括4个.mat文件,分别为Xtest.mat,Xtrain.mat,Ytest.mat,Ytrain.mat 其中,Xtest.mat和Xtrain.mat为水声数据,前者为测试集,共1080条;后者为训练集,共2520条。