目录
Matlab实现Transformer多输入多输出预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 4
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 7
项目模型算法流程图（概览） 9
项目目录结构设计及各模块功能说明 10
项目部署与应用 11
项目扩展 13
项目应该注意事项 14
项目未来改进方向 15
项目总结与结论 15
程序设计思路和具体代码实现 16
第一阶段：环境准备 16
第二阶段：设计算法 17
第三阶段：构建模型 19
第四阶段：评估模型 20
第五阶段：精美GUI界面 22
第六阶段：防止过拟合 26
完整代码整合封装 28
Transformer模型最初由Vaswani等人于2017年提出，在自然语言处理领域取得了显著的成效，尤其是在机器翻译任务中。与传统的递归神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）不同，Transformer完全依赖自注意力机制来建模序列中的长程依赖，避免了RNN和LSTM存在的梯度消失和梯度爆炸问题。自此，Transformer迅速成为了深度学习领域中的重要架构，并被广泛应用于图像、语音和时间序列分析等任务。
在传统的多输入多输出（MIMO）问题中，我们面临的是如何将多个输入映射到多个输出，这在工程和科学计算中具有广泛的应用。尤其是在自动化控制、机器人技术、智能制造和智能交通等领域，MIMO系统的建模和预测是重要的研究方向。通过使用深度学习模型，尤其是Transformer架构，可以提高模型的性能，尤其是在处理大规模、高维复杂数据时，能够利用自注意力机制有效地捕捉输入数据之间的关系和上下文信息。
随着多输入多输出（MIMO）问题的复杂性增加，传统的模型往往难以应对。因此，基于Transfor ...