Архитектура сети Define

Создайте сеть LSTM классификации, которая классифицирует последовательности 28 28 полутоновых изображений в 10 классов.

Задайте следующую сетевую архитектуру:

Чтобы выполнить сверточные операции на каждом временном шаге независимо, включайте слой сворачивания последовательности перед сверточными слоями. Слои LSTM ожидают векторный вход последовательности. Чтобы восстановить структуру последовательности и изменить выход сверточных слоев к последовательностям характеристических векторов, вставьте слой разворачивания последовательности и сглаживать слой между сверточными слоями и слоем LSTM.

inputSize = [28 28 1];
filterSize = 5;
numFilters = 20;
numHiddenUnits = 200;
numClasses = 10;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize,'Name','input')
    
    sequenceFoldingLayer('Name','fold')
    
    convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Name','conv')
    batchNormalizationLayer('Name','bn')
    reluLayer('Name','relu')
    
    sequenceUnfoldingLayer('Name','unfold')
    flattenLayer('Name','flatten')
    
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last','Name','lstm')
    
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classification')];

Преобразуйте слои в график слоев и соедините miniBatchSize выход слоя сворачивания последовательности к соответствующему входу слоя разворачивания последовательности.

lgraph = layerGraph(layers);
lgraph = connectLayers(lgraph,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');

Просмотрите итоговую сетевую архитектуру с помощью plot функция.

figure
plot(lgraph)