基于MATLAB的GRU和LSTM并行网络
资源描述
本仓库提供了一个基于MATLAB的GRU和LSTM并行网络的资源文件，该网络专门用于处理分类问题。压缩包内包含了完整的数据集和模型实现，分类准确率高达99%。
模型架构
该模型采用了GRU和LSTM并行的架构，具体步骤如下：
- 特征提取：GRU和LSTM分别对输入数据进行特征提取。
- 特征融合：将GRU和LSTM提取的特征进行concat操作，形成最终的特征向量。
- 分类器：将融合后的特征输入到支持向量机（SVM）中进行分类。
数据集
压缩包内包含了用于训练和测试的数据集，数据集已经过预处理，可以直接用于模型的训练和评估。
使用说明
- 解压文件：下载并解压压缩包。
- 运行脚本：打开MATLAB，运行提供的脚本文件，即可开始训练和测试模型。
- 结果分析：模型训练完成后，可以查看分类准确率等评估指标。
注意事项
- 确保MATLAB环境已正确配置。
- 数据集和模型文件路径需根据实际情况进行调整。
贡献
欢迎对该项目进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。