目录

LSTM 神经网络架构

分类 LSTM 网络

回归 LSTM 网络

视频分类网络

更深的 LSTM 网络

网络层

分类、预测和预报

序列填充、截断和拆分

按长度对序列排序

填充序列

截断序列

拆分序列

指定填充方向

归一化序列数据

无法放入内存的数据

可视化

LSTM 层架构

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        本主题说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 神经网络处理分类和回归任务的序列和时间序列数据。有关如何使用 LSTM 神经网络对序列数据进行分类的示例。

        LSTM 神经网络是一种循环神经网络 (RNN)，可以学习序列数据的时间步之间的长期依存关系。

LSTM 神经网络架构

        LSTM 神经网络的核心组件是序列输入层和 LSTM 层。序列输入层将序列或时间序列数据输入神经网络中。LSTM 层学习序列数据的时间步之间的长期相关性。

        下图说明用于分类的简单 LSTM 网络的架构。该神经网络从一个序列输入层开始，后跟一个 LSTM 层。为了预测类标签，该神经网络的末尾是一个全连接层、一个 softmax 层和一个分类输出层。

        如图所示：

        下图说明用于回归的简单 LSTM 神经网络的架构。该神经网络从一个序列输入层开始，后跟一个 LSTM 层。该神经网络的末尾是一个全连接层和一个回归输出层。

        如图所示：

        下图说明用于视频分类的神经网络的架构。要将图像序列输入到神经网络，请使用序列输入层。要使用卷积层来提取特征，也就是说，要将卷积运算独立地应用于视频的每帧，请使用一个序列折叠层，后跟一个卷积层，然后是一个序列展开层。要使用 LSTM 层从向量序列中学习，请使用一个扁平化层，后跟 LSTM 层和输出层。

        如图所示：

分类 LSTM 网络

        要创建针对“序列到标签”分类的 LSTM 网络，请创建一个层数组，其中包含一个序列输入层、一个 LSTM 层、一个全连接层、一个 softmax 层和一个分类输出层。

        将序列输入层的大小设置为输入数据的特征数量。将全连接层的大小设置为类的数量。不需要指定序列长度。

        对于 LSTM 层，指定隐含单元的数量和输出模式 'last'。

numFeatures = 12;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 9;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

        要针对“序列到序列”分类创建一个 LSTM 网络，请使用与“序列到标签”分类相同的架构，但将 LSTM 层的输出模式设置为 'sequence'。

numFeatures = 12;
numHidd