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雷达卡
MATLAB
实现基于
PLO-Transformer
极光优化算法（
PLO）优化Transformer
多特征分类预测的详细项目实例
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随着信息技术的迅猛发展，各类数据的爆炸性增长使得机器学习和人工智能成为了现代社会重要的技术工具。特别是在图像、语音、文本等多模态数据的处理上，传统的分类方法和特征提取技术逐渐暴露出其局限性。
Transformer
模型因其强大的序列建模能力和并行化计算的优势，逐渐成为了处理复杂任务（如图像分类、自然语言处理、时序数据预测等）的核心架构。然而，
Transformer
在面对多特征数据的分类任务时，依然面临着过拟合、训练效率低下以及全局搜索能力不足等问题。
为了提升
Transformer
在多特征分类任务中的表现，学者们提出了多种优化策略，其中极光优化算法（
Polar Lights Optimization
，PLO）作为一种基于自然现象的启发式优化方法，凭借其全局搜索能力和较强的收敛性，在诸多优化问题中表现出了优异的性能。
PLO ...
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