RNN实现的Matlab代码
简介
本仓库提供了一个基于基本的RNN（循环神经网络）的Matlab实现代码。该代码是从Python版本移植过来的，并且在Matlab环境下进行了优化和调整，实验结果表明其在Matlab中的表现相当不错。
资源文件
- 文件名:
RNN_Matlab_Implementation.m - 描述: 该文件包含了完整的RNN模型在Matlab中的实现代码。代码结构清晰，注释详细，适合初学者学习和参考。
使用说明
- 环境要求:
- Matlab R2016a及以上版本
- 确保Matlab已安装必要的工具箱（如深度学习工具箱）
- 运行步骤:
- 下载并解压本仓库的资源文件。
- 打开Matlab，将当前工作目录设置为解压后的文件夹。
- 运行
RNN_Matlab_Implementation.m文件，即可开始训练和测试RNN模型。
- 自定义配置:
- 代码中提供了一些可配置的参数，如学习率、隐藏层大小、训练轮数等，用户可以根据自己的需求进行调整。
实验结果
通过在多个数据集上的测试，该Matlab实现的RNN模型表现良好，特别是在序列预测和时间序列分析任务中，取得了令人满意的结果。
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交PR，共同完善这个Matlab实现的RNN代码。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。