Matlab双输入深度学习模型构建指南：新方法处理序列、特征和图像数据

简介：
本指南详细介绍在MATLAB中使用双输入架构创建深度学习模型的方法，特别针对序列、特征及图像数据的高效处理提供了新的策略和技术。 使用Matlab搭建双输入深度学习模型以处理序列与特征数据或图像的方法介绍： 在科研领域中，相较于传统的单输入网络，双输入网络能够同时处理两种类型的输入数据，在创新性和实用性方面具有明显优势。 本段落将详细介绍如何利用Matlab 2022b及以上版本构建包含两个独立输入的深度学习模型。需要注意的是，这里讨论的情况是其中一种情况：即两组一维序列作为输入（第二组序列可能是第一组序列经过某种变换后的特征值）。然而，这个框架同样适用于其他情形，比如两边都是图像数据或一边为图像而另一边是一维特征序列。 具体步骤如下： 1. 数据加载阶段：这里的两种输入一一对应。第二个输入是第一个输入的快速傅里叶变换（FFT）结果，并且属于同一类别。 2. 构建网络模型：一种方案是一个分支采用CNN-LSTM结构，另一个分支使用纯粹的CNN架构来处理不同的数据类型。 3. 训练过程：在搭建好双输入网络后进行训练阶段。 4. 测试与评估：最后一步是测试该模型并输出其准确率。 此程序已经过详细注释以便于学习参考。本例选择的数据集相对简单，易于分类，适合初学者理解掌握双输入深度学习模型的构建过程和数据处理方式。