Matlab
实现基于
BO-GRU-Attention
贝叶斯优化算法（
BO）优化门控循环单元（
GRU）融合注意力机制多输入单输出数据多特征分类预测的详细项目实例
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随着深度学习技术的快速发展，尤其是自然语言处理（
NLP）、时间序列预测、语音识别等领域的突破，长短时记忆（
LSTM
）、门控循环单元（
GRU）等神经网络模型因其卓越的序列数据建模能力，广泛应用于各种智能系统中。然而，单独使用
GRU或LSTM
模型时，由于其在特定任务中的灵活性不足，往往无法充分挖掘数据中隐藏的特征信息。为了弥补这一不足，融合了注意力机制的
GRU模型应运而生。注意力机制能够有效地提升模型在处理时序数据时的焦点选择能力，通过对不同时间步的输入加权，从而提高模型对关键信息的感知能力。
然而，即使是结合了注意力机制的
GRU模型，也可能面临着在模型选择和超参数调节方面的困扰。为了解决这一问题，贝叶斯优化（
Bayesian Optimization, BO
）作为一种智能的超参数调优方法 ...