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雷达卡
Matlab
实现Transformer-BIGRU
多输入多输出预测的详细项目实例
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随着深度学习技术的飞速发展，基于神经网络的序列预测问题在各个领域取得了显著进展，特别是在自然语言处理、时间序列预测以及金融预测等任务中，
Transformer
和RNN（循环神经网络）等模型已被广泛应用。
Transformer-BiGRU
模型的提出，结合了
Transformer
的长距离依赖建模能力和双向
GRU（BiGRU
）强大的序列建模能力，具有更高效的特征提取能力和更强的预测准确性。这种多输入多输出预测模型的提出，为复杂问题的解决提供了新的思路，特别适用于需要精确建模时间序列特征且具有多种预测输出的任务。
在过去，传统的时间序列预测模型往往依赖于人工特征选择和线性假设，但随着数据量的增大和问题的复杂性增加，传统方法的局限性愈发显现。基于深度学习的模型能够自动学习数据的内在规律，从而在面对复杂的时间序列预测问题时，具有更高的预测精度和更强的泛化能力。
Transformer ...
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