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雷达卡
Matlab
实现BO-Transformer-LSTM
贝叶斯优化算法（
BO）优化Transformer-LSTM
模型特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习的应用范围不断扩大，特别是在时间序列数据的处理和预测领域。
Transformer
模型因其在长序列处理中的优越性，已经成为了自然语言处理和时间序列预测中的常见选择。然而，单纯的
Transformer
模型在面对一些复杂的动态数据时，可能会出现性能瓶颈，尤其是在需要处理大规模数据和时序关系较复杂的任务时。为了提高模型的准确性与泛化能力，结合传统的
LSTM
（长短期记忆网络）模型与
Transformer
的优势，成为了一个值得探索的方向。
同时，贝叶斯优化算法（
Bayesian Optimization
，BO）作为一种有效的优化方法，能够在高维、非凸的参数空间中快速收敛，尤其适用于深度学习模型的超参数调优。贝叶斯优化通过构建目标函数的概率模型来预测最优参数，使得每次迭代都能 ...
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