Matlab
实现Transformer
多输入多输出预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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 ...