Matlab搭建双输入深度学习模型，双输入网络。

相比普通的单输入网络，双输入网络能处理两种输入数据，在科研上也更具有优势和创新性。

如何用Matlab搭建双输入网络也是困扰本人很长时间的一个问题，现已弄明白。

注意，需要Matlab 2022b及以上版本，以下版本估计是都不行。

本程序是两个输入全为一维序列的情况（第二个输入序列是第一个输入序列的特征值，或者变换后的序列）。

也可改为两边输入都是图像，或者一边输入图像，一边输入图像的一维特征序列。

本程序工作如下：

1、加载数据，两种输入数据一一对应，第二个数据是第一个数据做FFT之后的序列，属于一个类别。

两种数据样本数相等，序列长度不相等。

2、搭建双输入网络，此网络一边是CNN-LSTM，一边是CNN。

3、训练。

4、测试，输出准确率。

注：程序可直接运行，包教会和调通。

可以有偿修改为两边输入都是图像，或一边输入图像一边输入序列的模型。

可有偿替换数据，调通程序。

程序注释详细，供学习参考双输入网络搭建过程，以及如何输入数据。

所选的数据也是易于分类的。

可以在程序修改层、添加层满足自己的需要。

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