MATLAB
实现基于
BO-Transformer
贝叶斯优化编码器多特征分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着人工智能技术的迅速发展，机器学习和深度学习的应用逐渐深入各行各业。特别是在数据分类任务中，越来越多的研究开始关注如何利用更加高效和准确的算法来进行多特征分类预测。贝叶斯优化（
Bayesian Optimization
，BO）作为一种高效的全局优化方法，已被广泛应用于超参数调优、模型选择等任务中。与此同时，
Transformer
架构在自然语言处理（
NLP）领域取得了巨大成功，其自注意力机制也被证明在多个领域中能够提升模型的性能。然而，如何将贝叶斯优化与
Transformer
模型结合，以解决多特征分类预测问题，仍然是一个值得深入探讨的方向。
BO-Transformer
贝叶斯优化编码器多特征分类预测的主要目标是将贝叶斯优化与
Transformer
架构相结合，利用贝叶斯优化的全局搜索能力对模型超参数进行调优，从而提升
Transformer
模型在多特征分类任务中的预测能力。该项目的核心思想是通过对超参数空间进行智能探索，找到最优的模型配置，从而在多特征分 ...