一.前言
在一次查询lstm的过程中，发现了《使用深度学习进行“序列到序列”分类》，感觉自己像发现了宝藏般的喜悦，便迫不及待的同大家分享，本想着自己写点见解进去，奈何文笔拙劣，精彩不及MATHWORK官方大师级别写的，在这里向官方致敬！
引用部分：要训练深度神经网络以对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用“序列到序列”LSTM 网络。通过“序列到序列”LSTM 网络，您可以对序列数据的每个时间步进行不同预测。
一.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体上的智能手机获得的七个时序的传感器数据。每个序列有三个特征，且长度不同。
这三个特征对应于三个不同方向上的加速度计读数。 在绘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，并按照对应的活动为绘图着色。
二. 定义 LSTM 网络架构。
将输入指定为大小为 3（输入数据的特征数量）的序列。指定包含 200 个隐含单元的 LSTM 层，并输出完整序列。最后，在网络中包含一个大小为 5 的全连接层，后跟 softmax 层和分类层，以此来指定五个类。
指定训练选项。将求解器设置为 'adam'。进行 60 轮训练。要防止梯度爆炸，请将梯度阈值设置为 2。
使用 trainNetwork 以指定的训练选项训练 LSTM 网络。每个小批量都包含整个训练集，因此每训练一轮便更新一次绘图。序列非常长，因此处理每个小批量并更新绘图可能需要一些时间。
三.测试 LSTM 网络
加载测试数据并对每个时间步的活动进行分类。加载人体活动测试数据。XTest 是一个维度为 3 的序列。YTest 是对应于每个时间步的活动的分类标签序列。
使用 classify 对测试数据进行分类。
也可以使用 classifyAndUpdateState 一次对一个时间步进行预测。这在时间步的值以流的方式到达时非常有用。通常，对完整序列进行预测比一次对一个时间步进行预测更快。有关如何通过在相邻的单个时间步预测之间更新网络来预测将来时间步的示例
引用自：使用深度学习进行“序列到序列”分类【MATLAB示例】
代码部分：
clear close all load HumanActivityTrain XTrain X = XTrain{1}(1,:); classes = categories(YTrain{1}); figure for j = 1:numel(classes) label = classes(j); idx = find(YTrain{1} == label); hold on plot(idx,X(idx)) end hold off xlabel("Time Step") ylabel("Acceleration") title("Training Sequence 1, Feature 1") legend(classes,'Location','northwest') numFeatures = 3; numHiddenUnits = 200; numClasses = 5; layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence') fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer]; options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',60, ... 'GradientThreshold',2, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); load HumanActivityTest figure plot(XTest{1}') xlabel("Time Step") legend("Feature " + (1:numFeatures)) title("Test Data") YPred = classify(net,XTest{1}); acc = sum(YPred == YTest{1})./numel(YTest{1}) figure plot(YPred,'.-') hold on plot(YTest{1}) hold off xlabel("Time Step") ylabel("Activity") title("Predicted Activities") legend(["Predicted" "Test Data"])
