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雷达卡
Python
实现基于
PSO-Transformer
粒子群优化算法（
PSO）优化Transformer
模型进行多特征分类预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的时代，机器学习和深度学习技术已经成为各行业智能化转型的核心动力。随着信息技术和计算能力的飞速发展，海量多维度、多源异构数据不断涌现，如何从中挖掘有效信息，实现精准的分类和预测，成为科学研究和工程应用中的重要课题。Transformer模型作为近年来兴起的深度学习架构，以其卓越的序列建模能力和强大的特征提取性能，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉以及时序数据分析领域。然而，Transformer模型通常包含大量的参数，模型结构复杂，训练过程耗时且对超参数敏感，导致其在多特征分类任务中的优化调参难度较大。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群捕食行为。PSO能够通过群体协作快速搜索到全局最优解，具有收敛速度快、实现简单、参数 ...
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