msematlab函数代码-lstm-matlab:lstm-matlab

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