matlab lstm 예제

또는 분류AndUpdateState를 사용하여 한 번에 한 번씩 예측을 만들 수 있습니다. 이 기능은 스트림에 도착하는 시간 단계의 값이 있는 경우에 유용합니다. 일반적으로 한 번에 한 단계의 예측을 만드는 것과 비교할 때 전체 시퀀스에 대한 예측을 더 빠르게 할 수 있습니다. 단일 시간 단계 예측 간에 네트워크를 업데이트하여 향후 시간 단계를 예측하는 방법을 보여 주려면 딥 러닝을 사용한 타임시리즈 예측을 참조하세요. 빌스트럼레이어 | 분류및업데이트스테이트 | 플랫텐레이어 | lstmLayer | 예측And업데이트상태 | 리셋상태 | 시퀀스폴딩레이어 | 시퀀스입력레이어 | 시퀀스전개레이어 | 워드엠베딩레이어 lstmLayer | 시퀀스입력레이어 | 기차네트워크 | 교육옵션 데이터에서 기능 추출을 사용하면 분류기의 학습 및 테스트 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 추출할 기능을 결정하기 위해 이 예제에서는 분광과 같은 시간 주파수 이미지를 계산하고 이를 사용하여 CNN(컨볼루션 신경망)을 학습하는 방법을 따릅니다. 이러한 응용 프로그램에 대한 자세한 내용은 [4] 및 [5]를 참조하십시오. 이 예제에서는 적응 모멘트 추정(ADAM) 솔버를 사용합니다. ADAM은 모멘텀(SGDM) 솔버를 사용하여 기본 스위드 그라데이션 하강보다 LSTM과 같은 RENS(반복 신경망)에서 더 나은 성능을 발휘합니다. 다음으로 각 피쳐에 대한 임계값을 설정합니다.

피쳐 값이 해당 임계값 보다 낮거나 그 이상인 영역은 무시됩니다. 이 예에서 에너지 임계값은 평균 에너지의 절반으로 설정되고 스펙트럼 중심 임계값은 5000 Hz로 설정됩니다. 이 예제에서는 본체에 착용한 스마트폰에서 얻은 센서 데이터를 사용합니다. 이 예제에서는 LSTM 네트워크를 훈련하여 세 가지 방향으로 가속도계 판독값을 나타내는 열계 데이터를 지정하여 착용자의 활동을 인식합니다. 학습 데이터에는 7명에 대한 타임계 데이터가 포함되어 있습니다. 각 시퀀스는 세 가지 기능을 가지고 있으며 길이가 다양합니다. 데이터 집합에는 6개의 학습 관찰과 1개의 테스트 관찰이 포함되어 있습니다. instfreq 함수는 신호의 시간 종속 주파수를 전력 분광기의 첫 번째 모멘트로 추정합니다.

이 함수는 시간 창에 걸쳐 짧은 푸리에 변환을 사용하여 스펙트로그램을 계산합니다. 이 예제에서 함수는 255시간 창을 사용합니다. 함수의 시간 출력은 시간 창의 중심에 해당합니다. 이 예제는 각 학습 음성 파일에서 여러 시퀀스를 생성했습니다. 동일한 파일에 해당하는 모든 시퀀스의 출력 클래스를 고려하고 가장 자주 발생한 클래스가 선택된 « 과반수 규칙 » 결정을 적용하여 더 높은 정확도를 달성할 수 있는 이 예제에서는 각 단계마다 분류하는 방법을 보여 주며 장기 메모리(LSTM) 네트워크를 사용하여 시퀀스 데이터를 사용할 수 있습니다. LSTM 네트워크는 시퀀스 데이터의 시간 단계 간의 장기 종속성을 학습할 수 있습니다. 이 예제에서는 양방향 LSTM 레이어 빌스트mLayer를 사용하여 시퀀스를 앞뒤로 모두 살펴봅니다. 이 항목에서는 LSTM(장기 메모리) 네트워크를 사용하여 분류 및 회귀 작업에 대한 시퀀스 및 시계열 데이터로 작업하는 방법을 설명합니다. LSTM 네트워크를 사용하여 시퀀스 데이터를 분류하는 방법을 보여 주려면 딥 러닝을 사용한 시퀀스 분류를 참조하십시오. 음성 신호는 본질적으로 동적이며 시간이 지남에 따라 변경됩니다.

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