66、基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类
1、基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类的原理及流程
基于长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类是一种常见的深度学习任务,适用于处理具有时间或序列关系的数据。下面是在Matlab中使用LSTM网络对序列数据进行分类的基本原理和流程:
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准备数据:
- 确保数据集中包含带有标签的序列数据,例如时间序列数据、文本数据等。
- 将数据进行预处理和归一化,以便输入到LSTM网络中。
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构建LSTM网络:
- 在Matlab中,可以使用内置函数 lstmLayer 来构建LSTM层。
- 指定输入数据维度、LSTM单元数量、输出层大小等参数。
- 通过 layers = [sequenceInputLayer(inputSize), lstmLayer(numHiddenUnits), fullyConnectedLayer(numClasses), classificationLayer()] 构建完整的LSTM分类网络。
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定义训练选项:
- 设置训练选项,例如学习率、最大迭代次数、小批量大小等。
- 使用 trainingOptions 函数来定义训练选项。
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训练网络:
- 使用 trainNetwork 函数来训练构建好的LSTM网络。
- 输入训练数据和标签,并使用定义好的训练选项进行训练。
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评估网络性能:
- 使用测试数据评估训练好的网络的性能,可以计算准确率、混淆矩阵等。
- 通过 classify 函数对新数据进行分类预测。
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模型调优:
- 可以通过调整LSTM网络结构、训练参数等进行进一步优化模型性能。
在实际的应用中,可以根据具体数据和任务需求对LSTM网络进行调整和优化,以获得更好的分类性能。Matlab提供了丰富的工具和函数来支持LSTM网络的构建、训练和评估,利用这些工具可以更高效地完成序列数据分类任务。
2、基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类说明
使用 LSTM 神经网络对序列数据进行分类,LSTM 神经网络将序列数据输入网络,并根据序列数据的各个时间步进行预测。
3、加载序列数据
1)说明
使用 Waveform 数据集,训练数据包含四种波形的时间序列数据。每个序列有三个通道,且长度不同。
从 WaveformData 加载示例数据。
序列数据是序列的 numObservations×1 元胞数组,其中 numObservations 是序列数。每个序列都是一个 numTimeSteps×-numChannels 数值数组,其中 numTimeSteps 是序列的时间步,numChannels 是序列的通道数。标签数据是 numObservations×1 分类向量。
2)加载数据代码
load WaveformData
3)绘制部分序列
代码
numChannels = size(data{1},2); idx = [3 4 5 12]; figure tiledlayout(2,2) for i = 1:4 nexttile stackedplot(data{idx(i)},DisplayLabels="Channel "+string(1:numChannels)) xlabel("Time Step") title("Class: " + string(labels(idx(i)))) end
视图效果
4)查看分类
实现代码
classNames = categories(labels) classNames = 4×1 cell {'Sawtooth'} {'Sine' } {'Square' } {'Triangle'}
5)划分数据
说明
使用 trainingPartitions 函数将数据划分为训练集(包含 90% 数据)和测试集(包含其余 10% 数据)
实现代码
numObservations = numel(data); [idxTrain,idxTest] = trainingPartitions(numObservations,[0.9 0.1]); XTrain = data(idxTrain); TTrain = labels(idxTrain); XTest = data(idxTest); TTest = labels(idxTest);
4、准备要填充的数据
1)说明
默认情况下,软件将训练数据拆分成小批量并填充序列,使它们具有相同的长度
2)获取观测值序列长度代码
numObservations = numel(XTrain); for i=1:numObservations sequence = XTrain{i}; sequenceLengths(i) = size(sequence,1); end
3)序列长度排序代码
[sequenceLengths,idx] = sort(sequenceLengths); XTrain = XTrain(idx); TTrain = TTrain(idx);
4)查看序列长度
代码
figure bar(sequenceLengths) xlabel("Sequence") ylabel("Length") title("Sorted Data")
视图效果
5、定义 LSTM 神经网络架构
1)说明
将输入大小指定为输入数据的通道数。
指定一个具有 120 个隐藏单元的双向 LSTM 层,并输出序列的最后一个元素。
最后,包括一个输出大小与类的数量匹配的全连接层,后跟一个 softmax 层。
2)实现代码
numHiddenUnits = 120; numClasses = 4; layers = [ sequenceInputLayer(numChannels) bilstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode="last") fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer] layers = 4×1 Layer array with layers: 1 '' Sequence Input Sequence input with 3 dimensions 2 '' BiLSTM BiLSTM with 120 hidden units 3 '' Fully Connected 4 fully connected layer 4 '' Softmax softmax
6、指定训练选项
1)说明
使用 Adam 求解器进行训练。
进行 200 轮训练。
指定学习率为 0.002。
使用阈值 1 裁剪梯度。
为了保持序列按长度排序,禁用乱序。
在图中显示训练进度并监控准确度。
2)实现代码
options = trainingOptions("adam", ... MaxEpochs=200, ... InitialLearnRate=0.002,... GradientThreshold=1, ... Shuffle="never", ... Plots="training-progress", ... Metrics="accuracy", ... Verbose=false);
7、训练 LSTM 神经网络
1)说明
使用 trainnet 函数训练神经网络
2)实现代码
net = trainnet(XTrain,TTrain,layers,"crossentropy",options);
3)视图效果
8、测试 LSTM 神经网络
1)对测试数据进行分类,并计算预测的分类准确度。
numObservationsTest = numel(XTest); for i=1:numObservationsTest sequence = XTest{i}; sequenceLengthsTest(i) = size(sequence,1); end [sequenceLengthsTest,idx] = sort(sequenceLengthsTest); XTest = XTest(idx); TTest = TTest(idx);
2)对测试数据进行分类,并计算预测的分类准确度。
scores = minibatchpredict(net,XTest); YTest = scores2label(scores,classNames);
3)计算分类准确度
acc = mean(YTest == TTest) acc = 0.8700
4)混淆图中显示分类结果
figure confusionchart(TTest,YTest)
9、总结
基于长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类是一种重要的深度学习任务,适用于处理具有序列关系的数据,如时间序列数据、自然语言处理等。以下是对使用LSTM网络进行序列数据分类的总结:
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LSTM网络结构:
- LSTM是一种适用于处理长期依赖问题的循环神经网络(RNN)变种,能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。
- LSTM网络包含输入门、遗忘门、输出门等核心部分,通过这些门控机制来控制信息的输入、遗忘和输出。
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数据准备:
- 准备带有标签的序列数据,确保数据格式正确且包含标签信息。
- 进行数据预处理和归一化操作,以便于网络训练。
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网络构建:
- 使用深度学习框架(如TensorFlow、Pytorch或Matlab)构建LSTM网络,定义输入层、LSTM层、全连接层和输出层。
- 设置网络参数,包括输入维度、LSTM单元个数、输出类别数等。
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模型训练:
- 使用标记好的数据集对构建好的LSTM网络进行训练。
- 设置优化器、损失函数和训练参数,如学习率、迭代次数等。
- 调整网络参数以提高模型性能,避免过拟合。
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模型评估:
- 使用验证集或测试集对训练好的模型进行评估,计算准确率、精确率、召回率等指标。
- 分析模型在不同类别上的表现,进行结果可视化分析。
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模型应用和优化:
- 将训练好的模型用于实际应用中,对新数据进行分类预测。
- 根据实际需求对模型进行调优和优化,如调整网络结构、训练参数或使用模型集成等方法。
综合来看,基于LSTM网络对序列数据进行分类是一种强大的方法,可在许多领域中发挥作用。通过合理设计网络结构、优化数据准备和训练过程,可以有效地构建出具有良好泛化能力的序列数据分类模型。
10、源代码
代码
%% 基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类 %使用 LSTM 神经网络对序列数据进行分类,LSTM 神经网络将序列数据输入网络,并根据序列数据的各个时间步进行预测。 %% 加载序列数据 %使用 Waveform 数据集,训练数据包含四种波形的时间序列数据。每个序列有三个通道,且长度不同。 %从 WaveformData 加载示例数据。 %序列数据是序列的 numObservations×1 元胞数组,其中 numObservations 是序列数。每个序列都是一个 numTimeSteps×-numChannels 数值数组,其中 numTimeSteps 是序列的时间步,numChannels 是序列的通道数。标签数据是 numObservations×1 分类向量。 load WaveformData %绘制部分序列 numChannels = size(data{1},2); idx = [3 4 5 12]; figure tiledlayout(2,2) for i = 1:4 nexttile stackedplot(data{idx(i)},DisplayLabels="Channel "+string(1:numChannels)) xlabel("Time Step") title("Class: " + string(labels(idx(i)))) end %查看类名称 classNames = categories(labels) %划分数据 %使用 trainingPartitions 函数将数据划分为训练集(包含 90% 数据)和测试集(包含其余 10% 数据), numObservations = numel(data); [idxTrain,idxTest] = trainingPartitions(numObservations,[0.9 0.1]); XTrain = data(idxTrain); TTrain = labels(idxTrain); XTest = data(idxTest); TTest = labels(idxTest); %% 准备要填充的数据 %默认情况下,软件将训练数据拆分成小批量并填充序列,使它们具有相同的长度 %获取观测值序列长度 numObservations = numel(XTrain); for i=1:numObservations sequence = XTrain{i}; sequenceLengths(i) = size(sequence,1); end %序列长度排序 [sequenceLengths,idx] = sort(sequenceLengths); XTrain = XTrain(idx); TTrain = TTrain(idx); %查看序列长度 figure bar(sequenceLengths) xlabel("Sequence") ylabel("Length") title("Sorted Data") %% 定义 LSTM 神经网络架构 %将输入大小指定为输入数据的通道数。 %指定一个具有 120 个隐藏单元的双向 LSTM 层,并输出序列的最后一个元素。 %最后,包括一个输出大小与类的数量匹配的全连接层,后跟一个 softmax 层。 numHiddenUnits = 120; numClasses = 4; layers = [ sequenceInputLayer(numChannels) bilstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode="last") fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer] %% 指定训练选项 %使用 Adam 求解器进行训练。 %进行 200 轮训练。 %指定学习率为 0.002。 %使用阈值 1 裁剪梯度。 %为了保持序列按长度排序,禁用乱序。 %在图中显示训练进度并监控准确度。 options = trainingOptions("adam", ... MaxEpochs=200, ... InitialLearnRate=0.002,... GradientThreshold=1, ... Shuffle="never", ... Plots="training-progress", ... Metrics="accuracy", ... Verbose=false); %% 训练 LSTM 神经网络 %使用 trainnet 函数训练神经网络 net = trainnet(XTrain,TTrain,layers,"crossentropy",options); %% 测试 LSTM 神经网络 %对测试数据进行分类,并计算预测的分类准确度。 numObservationsTest = numel(XTest); for i=1:numObservationsTest sequence = XTest{i}; sequenceLengthsTest(i) = size(sequence,1); end [sequenceLengthsTest,idx] = sort(sequenceLengthsTest); XTest = XTest(idx); TTest = TTest(idx); %对测试数据进行分类,并计算预测的分类准确度。 scores = minibatchpredict(net,XTest); YTest = scores2label(scores,classNames); %计算分类准确度 acc = mean(YTest == TTest) %混淆图中显示分类结果 figure confusionchart(TTest,YTest)
工程文件
https://download.csdn.net/download/XU157303764/89499744