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lstm-matlab函数代码在msematlab库中：msematlab-lstm-matlab
资源介绍
MSE
Matlab函数代码lstm-matlab
Moritz
Nakatenus的Matlab
LSTM深度学习框架。
概述
这项工作是Elmar
Rueckert指导的荣誉论文的一部分。
该框架可以通过窥Kong连接处理LSTM单元。
所有梯度都是通过完全解析得出的。
有关此实现中使用的所有梯度的精确推导，请参见文件。
在这项工作中，还解释了“通过时间反向传播”和“通过时间截断反向传播”算法。
特征
时间反向传播算法
截断的时间反向传播算法
RMSProp和动量优化器
MSE和交叉熵费用
可以使用Softmax输出层和不饱和输出层
使用交叉验证和评估图的示例训练脚本
用法
要创建一个新的LSTM网络，您只需要编写一行这样的代码
network
=
lstm_network(timesteps,
inputDimension,
hiddenNeurons,
optimizer);
优化器可以是'Momentum'或'RMSProp'
。
特定的优化参数可以在lstm_network.m定义。
要在您的代码上运行BPTT算法，请添加以下行
[error,
pred]
=
networ