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雷达卡
Matlab
实现Transformer
多输入单输出回归预测的详细项目实例
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近年来，深度学习技术取得了显著进展，尤其是在处理复杂数据和非线性任务时，表现出了巨大的潜力。随着数据量和特征维度的不断增加，传统的机器学习方法逐渐暴露出其在处理复杂关系上的局限性。特别是对于多输入多输出（MIMO）问题和需要捕捉长程依赖关系的任务，传统的回归预测方法（如线性回归和支持向量机）往往效果欠佳，无法充分挖掘数据的深层次特征。因此，如何设计一个能够有效处理复杂数据、捕捉长程依赖关系并进行精准回归预测的模型，成为了研究的热点。
Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度学习架构，因其在自然语言处理（NLP）任务中展现出的强大能力，逐渐被引入到其他领域的任务中。Transformer模型的优势在于其自注意力机制，它能够处理序列数据中的长程依赖关系，这对于需要多步预测的时间序列回归问题尤其有意义。近年来，Transformer的变种模型也广泛应用于图像、声音等多模态数据的处理上， ...
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