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加载序列数据

准备要填充的数据

定义 LSTM 网络架构

训练 LSTM 网络

测试 LSTM 网络

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此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类。

        要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用 LSTM 网络。LSTM 网络允许您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。

        此示例使用 Waveform 数据集。此示例训练 LSTM 网络来识别给定时间序列数据的波形类型。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。

加载序列数据

        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 numChannels×-numTimeSteps 数值数组，其中 numChannels 是序列的通道数，numTimeSteps 是序列的时间步数。标签数据是 numObservations×1 分类向量。

load WaveformData 

        在绘图中可视化一些序列。

numChannels = size(data{1},1);

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

如图所示：

        留出测试数据。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）。要划分数据，请使用 trainingPartitions 函数，此函数作为支持文件包含在此示例中。要访问此文件，请以实时脚本形式打开此示例。

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

        在训练过程中，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。过多填充会对网络性能产生负面影响。

        为了防止训练过程添加过多填充，您可以按序列长度对训练数据进行排序，并选择合适的小批量大小，以使同一小批量中的序列长度相近。下图显示了对数据进行排序之前和之后填充序列的效果。

如图所示：

        获取每个观测值的序列长度。

numObservations = numel(XTrain);
for i=1:numObservations
    sequence = XTrain{i};
    sequenceLengths(i) = size(sequence,2);
end

        按序列长度对数据进行排序。

[sequenceLengths,idx] = sort(sequenceLengths);
XTrain = XTrain(idx);
TTrain = TTrain(idx);

        在条形图中查看排序的序列长度。

figure
bar(sequenceLengths)
xlabel("Sequence")
ylabel("Length")
title("Sorted Data")

如图所示：

定义 LSTM 网络架构

        定义 LSTM 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 层和一个分类层。

        如果可以在预测时访问完整序列，则可以在网络中使用双向 LSTM 层。双向 LSTM 层在每个时间步从完整序列学习。如果您不能在预测时访问完整序列，例如，正在预测值或一次预测一个时间步时，则改用 LSTM 层。

numHiddenUnits = 120;
numClasses = 4;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numChannels)
    bilstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode="last")
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  5×1 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
     5   ''   Classification Output   crossentropyex

        指定训练选项。使用 Adam 求解器进行训练，学习率为 0.002，梯度阈值为 1。将最大训练轮数设置为 150 并禁用乱序。默认情况下，软件会在 GPU 上（如果有）进行训练。使用 GPU 需要 Parallel Computing Toolbox 和支持的 GPU 设备。有关受支持设备的信息。

options = trainingOptions("adam", ...
    InitialLearnRate=0.002,...
    MaxEpochs=150, ...
    Shuffle="never", ...
    GradientThreshold=1, ...
    Verbose=false, ...
    Plots="training-progress");

训练 LSTM 网络

        使用 trainNetwork 以指定的训练选项训练 LSTM 网络。

net = trainNetwork(XTrain,TTrain,layers,options);

如图所示：

测试 LSTM 网络

        对测试数据进行分类，并计算预测的分类准确度。

XTest(1:3)
ans=3×1 cell array
    {3×127 double}
    {3×180 double}
    {3×193 double}

        LSTM 网络 net 已使用相似长度的小批量序列进行训练。确保以相同的方式组织测试数据。按序列长度对测试数据进行排序。

numObservationsTest = numel(XTest);
for i=1:numObservationsTest
    sequence = XTest{i};
    sequenceLengthsTest(i) = size(sequence,2);
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。

YTest = classify(net,XTest);
acc = mean(YTest == TTest)

acc = 0.8400

在混淆图中显示分类结果。

figure
confusionchart(TTest,YTest)

如图所示：