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R語言用FNN-LSTM假近鄰長短期記憶人工神經網絡模型進行時間序列深度學習預測4個案例

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準備填充數據

在訓練過程中，默認情況下，該軟體默認將訓練數據分成小批並填充序列，以使它們具有相同的長度。太多的填充可能會對網絡性能產生負面影響。

為防止訓練過程增加太多填充，您可以按序列長度對訓練數據進行排序，並選擇小批量的大小，以使小批量中的序列具有相似的長度。下圖顯示了對數據進行排序之前和之後的填充序列的效果。

獲取每個觀察的序列長度。

按序列長度對數據進行排序。

在條形圖中查看排序的序列長度。

figure

bar(sequenceLengths)

ylim([0 30])

xlabel("序列")

ylabel("長度")

title("排序後數據")

選擇大小為27的小批量可均勻劃分訓練數據並減少小批量中的數量。下圖說明了添加到序列中的填充量。

定義LSTM網絡架構

定義LSTM網絡體系結構。將輸入大小指定為大小為12的序列（輸入數據的大小）。指定具有100個隱藏單元的雙向LSTM層，並輸出序列的最後一個元素。最後，通過包括大小為9的完全連接層，其後是softmax層和分類層，來指定九個類。

如果可以在預測時使用完整序列，則可以在網絡中使用雙向LSTM層。雙向LSTM層在每個時間步都從完整序列中學習。例如，如果您無法在預測時使用整個序列，比如一次預測一個時間步長時，請改用LSTM層。

layers =

5x1 Layer array with layers:

1 '' Sequence Input Sequence input with 12 dimensions

2 '' BiLSTM BiLSTM with 100 hidden units

3 '' Fully Connected 9 fully connected layer

4 '' Softmax softmax

5 '' Classification Output crossentropyex

現在，指定訓練選項。將優化器指定為 'adam'，將梯度閾值指定為1，將最大曆元數指定為100。要減少小批量中的填充量，請選擇27的小批量大小。與最長序列的長度相同，請將序列長度指定為 'longest'。為確保數據仍按序列長度排序，請指定從不對數據進行隨機排序。

由於批處理的序列短，因此訓練更適合於CPU。指定 'ExecutionEnvironment' 為 'cpu'。要在GPU上進行訓練（如果有），請將設置 'ExecutionEnvironment' 為 'auto' （這是默認值）。

訓練LSTM網絡

使用指定的訓練選項來訓練LSTM網絡 trainNetwork。

測試LSTM網絡

加載測試集並將序列分類為揚聲器。

加載日語元音測試數據。 XTest 是包含370個長度可變的維度12的序列的單元陣列。 YTest 是標籤「 1」，「 2」，...「 9」的分類向量，分別對應於九個揚聲器。

XTest(1:3)

ans=3×1 cell array

{12x19 double}

{12x17 double}

{12x19 double}

LSTM網絡 net 是使用相似長度的序列進行訓練的。確保測試數據的組織方式相同。按序列長度對測試數據進行排序。

分類測試數據。要減少分類過程引入的數據量，請將批量大小設置為27。要應用與訓練數據相同的填充，請將序列長度指定為 'longest'。

計算預測的分類準確性。

acc = sum(YPred == YTest)./numel(YTest)

acc = 0.9730

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本文選自《matlab使用長短期記憶（LSTM）神經網絡對序列數據進行分類》。

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