Загрузите предварительно обученную сеть

Загрузите JapaneseVowelsNet, предварительно обученная сеть долгой краткосрочной памяти (LSTM), обученная на японском наборе данных Гласных как описано в [1] и [2]. Эта сеть была обучена на последовательностях, отсортированных по длине последовательности с мини-пакетным размером 27.

load JapaneseVowelsNet

Просмотрите сетевую архитектуру.

net.Layers

ans = 

  5x1 Layer array with layers:

     1   'sequenceinput'   Sequence Input          Sequence input with 12 dimensions
     2   'lstm'            LSTM                    LSTM with 100 hidden units
     3   'fc'              Fully Connected         9 fully connected layer
     4   'softmax'         Softmax                 softmax
     5   'classoutput'     Classification Output   crossentropyex with '1' and 8 other classes

Данные о нагрузочном тесте

Загрузите японские тестовые данные Гласных. XTest массив ячеек, содержащий 370 последовательностей размерности 12 из различной длины. YTest категориальный вектор из меток "1", "2"... "9", которые соответствуют этим девяти динамикам.

[XTest,YTest] = japaneseVowelsTestData;
X = XTest{94};
numTimeSteps = size(X,2);

Модель Simulink для классификации данных

Модель Simulink для классификации данных содержит Stateful Classify блокируйтесь, чтобы предсказать метки и MATLAB Function блоки, чтобы загрузить последовательность входных данных по временным шагам.

open_system('StatefulClassifyExample');

Сконфигурируйте модель для симуляции

Установите параметры конфигурации модели для входных блоков и Stateful Classify блок.

set_param('StatefulClassifyExample/Input','Value','X');
set_param('StatefulClassifyExample/Index','uplimit','numTimeSteps-1');
set_param('StatefulClassifyExample/Stateful Classify','NetworkFilePath','JapaneseVowelsNet.mat');
set_param('StatefulClassifyExample','SimulationMode','Normal');

Запустите симуляцию

Вычислить ответы для JapaneseVowelsNet сеть, запустите симуляцию. Метки предсказания сохранены в рабочей области MATLAB®.

out = sim('StatefulClassifyExample');

Постройте предсказанные метки в графике ступеньки. График показывает, как предсказания изменяются между временными шагами.

labels = squeeze(out.YPred.Data(1:numTimeSteps,1));

figure
stairs(labels, '-o')
xlim([1 numTimeSteps])
xlabel("Time Step")
ylabel("Predicted Class")
title("Classification Over Time Steps")

Сравните предсказания с истинной меткой. Постройте горизонтальный график, показывающий истинную метку наблюдения.

trueLabel = double(YTest(94));
hold on
line([1 numTimeSteps],[trueLabel trueLabel], ...
    'Color','red', ...
    'LineStyle','--')
legend(["Prediction" "True Label"])
axis([1 numTimeSteps+1 0 9]);