Matlab
实现Transformer-GRU
多特征分类预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的世界中，数据的爆炸性增长推动了机器学习和深度学习技术的不断发展与应用。特别是在时间序列预测和分类任务中，深度学习模型因其强大的建模能力和高效的数据处理能力，成为了研究者和工程师的重要工具。然而，传统的深度学习模型通常依赖单一的特征或者相对简化的网络架构，这在处理具有复杂时序关系和多重特征的数据时，往往表现得力不从心。因此，如何有效地捕捉数据中的多维特征，尤其是在多特征时间序列的分类和预测任务中，成为了研究的热点。
Transformer和GRU（门控循环单元）是近年来在深度学习领域取得显著成果的两种重要架构。Transformer最初是为了解决自然语言处理中的序列问题而提出的，但其在处理其他类型的序列数据时同样表现出色。其独特的自注意力机制使得它能够捕捉全局的依赖关系，并能够并行处理序列数据，极大地提高了效率。另一方面，GRU是一种改进的循环神经网络（RNN），具有较少的参数和 ...