Matlab
实现Transformer-LSTM
多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不断发展，深度学习已经成为多个领域中不可或缺的工具。尤其是在时间序列预测、自然语言处理、图像分析等领域，深度学习展现出了其卓越的性能。近年来，Transformer和LSTM（长短时记忆网络）模型被广泛应用于处理具有时序性的数据，这两种模型各自有着不同的优势，但在面对复杂多特征分类问题时，它们的结合可以发挥更强大的能力。Transformer模型擅长处理长时间依赖的关系，而LSTM则能够有效解决长时间序列中的梯度消失问题，因此，将这两种模型结合使用，可以在多个应用领域中取得突破性进展。
Transformer模型是近年来在自然语言处理和序列建模任务中取得成功的重要架构。其基于自注意力机制（Self-Attention）来建模输入序列的各个元素之间的关系，这使得它能够捕捉长距离依赖，并且具有并行化计算的优势。Transformer在处理大规模数据时的效率和准确性，使得它成为了 ...