matlab编写lstm的输入维度怎么写

Question

我用程序处理好了训练特征15000367，一共15000个样本，每个样本提取了3个特征，每个特征67个值，现在把他放到lstm中训练，写了matlab的代码，但输入的问题不知道怎么弄。

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(3)
    bilstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

一直在报错，不知道怎么设置输入了。

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题分析:

根据提供的代码和问题描述，我们可以看出问题是设置LSTM模型的输入维度的。根据LSTM的结构和特点，我们需要将特征数据以一定的方式组织成输入序列，以便LSTM模型能够正确处理和学习。

解决方案:

1. 首先，需要将特征数据组织成一个三维的张量作为输入数据。张量的维度应为 序列长度x特征维度x样本数。

2. 在这个问题中，有15000个样本，每个样本提取了3个特征，每个特征有67个值。假设我们的序列长度为1，即每个样本都只有一个时间步。

3. 那么我们可以将输入数据转化为一个3x67x15000的张量。其中，3表示序列长度，67表示特征维度，15000表示样本数。

4. 修改代码如下：

% 定义输入维度
inputSize = [3, 67, 1];

% 定义网络结构
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    bilstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

这样设置后，LSTM模型的输入维度就正确了。

总结:

在Matlab中编写LSTM的输入维度，需要将特征数据组织成一个三维的张量，其中维度为 序列长度x特征维度x样本数。需要根据具体数据的特点和要求进行设置。以上是一个示例，具体的输入维度需要根据实际情况进行调整。

【相关推荐】

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7665516
• 这篇博客也不错, 你可以看下【MATLAB第13期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入单输出滑动窗口回归预测模型
• 您还可以看一下 沈福利老师的自然语言处理实战 深度学习之LSTM情感分析课程中的 文本情感分析 模型训练方法和验证方法定义小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 【MATLAB第2期】源码分享#基于LSTM时间序列单步预测，含验证和预测未来中的 4.LSTM参数设置 部分也许能够解决你的问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^