基于MATLAB的简单RNN模型实现与文本预测性能验证

资 源 简 介

本项目使用MATLAB重新实现Trask博客中的基础RNN架构，支持前向传播、时序梯度下降训练及字符级文本预测功能，适用于序列学习任务的性能验证与算法研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的简单RNN模型实现与性能验证

项目介绍

本项目基于Trask博客中提出的基础RNN架构，使用MATLAB重新实现了一个简单的循环神经网络。该网络专门设计用于处理时间序列数据，通过字符级文本预测任务验证其学习能力。系统能够从输入的文本序列中学习潜在的模式特征，并生成符合训练数据统计特性的预测输出。

功能特性

• RNN前向传播计算：实现完整的RNN前向传播过程，包括隐藏状态的循环更新机制
• 时间序列梯度下降训练：采用基于时间序列的梯度下降算法进行网络权重优化
• 字符级文本预测：支持对输入文本进行字符级别的模式学习和预测生成
• 训练过程监控：实时跟踪并显示训练过程中的损失函数变化
• 性能评估：提供预测准确率等量化评估指标
• 训练状态可视化：可选的可视化图表展示网络训练动态

使用方法

1. 准备训练数据：将待学习的文本数据以字符序列格式准备
2. 配置网络参数：设置隐藏层神经元数量、学习率和训练迭代次数
3. 初始化权重矩阵：定义输入层到隐藏层、隐藏层到输出层以及隐藏层自循环的初始权重
4. 执行训练过程：运行主程序开始RNN模型的训练
5. 查看结果：获取损失曲线、收敛权重、预测序列和准确率评估

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB基本运算环境
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了RNN模型的核心功能模块，包括网络参数的初始化设置、训练数据的预处理与编码转换、前向传播过程的循环计算逻辑、基于时间序列的梯度反向传播算法实现、权重矩阵的迭代更新机制、训练损失的实时记录与可视化输出，以及最终模型预测能力的测试与性能评估。该文件通过协调各功能组件，完成了从数据输入到结果输出的完整RNN训练与验证流程。