MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类

此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。

由Kaizong Ye,Coin Ge撰写

要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类,可以使用 _序列对序列 LSTM 网络_。

序列_对_序列 LSTM 网络使您能够对序列数据的每个单独时间步进行不同的预测。

此示例使用从佩戴在身上的智能手机获取的传感器数据。该示例训练 LSTM 网络,以在给定时间序列数据的情况下识别佩戴者的活动,这些数据表示三个不同方向的加速度计读数。

训练数据包含七个时间序列数据。每个序列具有三个特征并且长度不同。数据集包含六个训练观察和一个测试观察。


视频

LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用

探索见解

去bilibili观看

探索更多视频

加载序列数据

加载人类活动识别数据。该数据包含从佩戴在身上的智能手机获得的七个时间序列的传感器数据。每个序列具有三个特征并且长度不同。这三个特征对应于三个不同方向的加速度计读数。

在图中可视化一个训练序列。绘制第一个训练序列的第一个特征,并根据相应的活动为绘图着色。

定义 LSTM 网络架构

定义 LSTM 网络架构。将输入指定为大小为 3 的序列(输入数据的特征数)。指定一个具有 200 个隐藏单元的 LSTM 层,并输出完整的序列。最后,通过包括一个大小为 5 的全连接层,然后是一个 softmax 层和一个分类层来指定五个类。

指定训练选项。将求解器设置为 'adam'。训练 60 个 epoch。

使用指定的训练选项训练 LSTM 网络 trainNetwork。每个 mini-batch 包含整个训练集,因此每个 epoch 更新一次图。序列很长,因此处理每个小批量和更新绘图可能需要一些时间。

测试 LSTM 网络

加载测试数据并在每个时间步进行分类。

加载人类活动测试数据。 XTest 包含一个维度为 3 的单个序列。  YTest is 包含与每个时间步相对应的分类标签序列。


Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类

阅读文章



随时关注您喜欢的主题


使用对测试数据进行分类 。

或者,您可以使用 一次进行一个时间步长的预测 。通常,与一次一个时间步进行预测相比,对完整序列进行预测会更快。有关如何通过在单个时间步预测之间更新网络来预测未来时间步的示例。

计算预测的准确性。

使用绘图将预测与测试数据进行比较。


可下载资源

关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

​非常感谢您阅读本文,如需帮助请联系我们!

 
QQ在线咨询
售前咨询热线
15121130882
售后咨询热线
0571-63341498

关注有关新文章的微信公众号


永远不要错过任何见解。当新文章发表时,我们会通过微信公众号向您推送。

技术干货

最新洞察

This will close in 0 seconds