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msematlab函数代码涉及LSTM模型，使用MATLAB。

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简介：
该MSEMatlab函数代码，名为lstm-matlab，由Moritz Nakatenus开发，是MatlabLSTM深度学习框架的一个组成部分。完成这项工作是一项荣幸，得到了Elmar Rueckert的指导。该框架能够通过窥孔连接来处理LSTM单元。所有梯度均通过彻底的解析计算得出。关于此实现中使用的所有梯度的精确推导过程，请参考提供的相关文件。此外，本文还详细阐述了“通过时间反向传播”和“通过时间截断反向传播”两种算法。特征时间反向传播算法采用了截断的时间反向传播算法，并结合了RMSProp和动量优化器。对于MSE和交叉熵损失函数，则利用了Softmax输出层以及不饱和输出层进行处理。为了演示训练脚本的使用方法，并创建一个全新的LSTM网络，您只需编写一行代码即可：network=lstm_network(timesteps,inputDimension,hiddenNeurons,optimizer)。其中优化器可以选择Momentum或RMSProp。具体的优化参数可以在lstm_network.m文件中进行定义。要使您的代码能够运行BPTT算法，请添加相应的行：[error,pred]=networ

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  • MATLAB LSTM函数代码-MATLAB-LSTM: LSTM-MATLAB
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    这段资料提供了一个关于如何在MATLAB环境中使用LSTM（长短期记忆网络）函数进行深度学习任务的详细教程和代码示例。适合需要利用MATLAB开展相关研究或项目的开发者参考。 MSEMatlab函数代码lstm-matlabMoritzNakatenus的MatlabLSTM深度学习框架。这项工作是ElmarRueckert指导的荣誉论文的一部分。该框架可以通过窥孔连接处理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具体推导，请参见相关文件。 此外，在该项工作中还解释了“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”指的是完整的BPTT，“截断的时间反向传播算法”则指在训练过程中，为了减少计算量而进行的优化。该框架支持RMSProp和动量优化器，并且可以使用Softmax输出层或不饱和输出层来实现MSE和交叉熵损失函数。 对于评估模型性能，提供了示例脚本演示如何通过交叉验证来进行模型训练并生成评价图。为了创建一个新的LSTM网络，只需要编写如下代码：network=lstm_network(timesteps,inputDimension,hiddenNeurons,optimizer);其中优化器可以是Momentum或RMSProp。具体的优化参数可以在lstm_network.m文件中进行定义。 在您的代码上运行BPTT算法时，请添加以下行[error,pred]=networ，以完成网络的训练和评估过程。
     
  • LSTM代码MATLAB-Scene-LSTM：“人类轨迹预测模型”数据与代码（ISVC2019）
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    本资源提供基于MATLAB实现的Scene-LSTM模型代码及训练测试数据，用于人类轨迹预测研究。该工作发表于ISVC2019会议。 LSTM代码在MATLAB中的场景实现可用于研究目的。如果您在工作中使用此代码/数据，请引用以下论文：Huynh、Manh 和 Gita Alaghband。“通过将场景 LSTM 与人体运动 LSTM 相结合来预测轨迹。”视觉计算国际研讨会，斯普林格，2019年。 现在代码有点乱，我们正在做一些清理工作。如果您有任何问题/查询，请发送电子邮件至（此处省略了具体邮箱地址）。 此存储库包含： - ETH 和 UCY 数据集的处理数据（以像素和米为单位）。该数据也用于 SGAN 方法。 ├──data ├──pixel/*.txt ├──meter/*.txt - 将像素转换为米，反之亦然的脚本。仔细检查单应矩阵和输入文件的路径。 ├──data_utils ├──homography_matrix/*.txt ├──eth_utils/*.m (处理 ETH 数据集的 MATLAB 脚本) ├──data_utils/*.m (处理 UCY 数据集的 MATLAB 脚本)
     
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