MATLAB
实现基于
APO-Transformer
（北极海鹦优化算法
(Arctic Puffin Optimization, APO)
优化Transformer
模型）多变量回归预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习模型的成功应用，越来越多的领域开始使用复杂的算法进行数据分析和预测。Transformer模型，作为一种基于自注意力机制的深度学习模型，近年来在自然语言处理、图像识别、时间序列预测等多个领域取得了显著成果。Transformer的优势在于其强大的并行计算能力和长距离依赖建模能力，这使得其在处理大规模、高维数据时表现尤为突出。然而，传统的Transformer模型在处理某些复杂的非线性问题时，往往难以快速收敛或容易陷入局部最优解。
在解决这类问题时，优化算法的选择显得尤为重要。传统的优化方法，如梯度下降法，在处理复杂的、多峰的、非线性问题时，常常面临局部最优解的困境。为了克服这些局限，启发式优化算法逐渐被引入到机器学习中。北极海 ...