内容概要：本文档详细介绍了一个基于Matlab实现的基于Transformer的多特征分类预测项目。从项目背景出发，重点介绍了项目的挑战与创新，特别是使用自注意力机制进行特征融合，并展示了完整的代码实现及图形用户界面（GUI）设计。该模型能够在处理包含多维特征的数据集中表现出色，适用于医疗诊断、金融风控等多个实际应用场景。文档涵盖了数据准备、模型构建与训练、评估模型性能等多个环节，并深入讨论了防止过拟合、超参数调整等一系列关键技术和方法。
适合人群：有一定编程经验的研究人员和技术开发者，尤其是那些对多模态数据分析和深度学习领域有兴趣的人群。
使用场景及目标：该项目可以帮助开发者处理具有多种特征输入的大规模数据集，提高分类预测任务的表现。主要应用在医疗、金融及其他行业涉及到大数据处理的任务中。
其他说明：该文档不仅为用户提供了一个实用的编程指南，也为想要深入了解Transformer模型及其实战技巧的专业人士提供了参考资料。同时强调了一些关键技术细节，如自定义注意层、GPU/TPU加速、实时预测能力等方面的内容。