MATLAB
实现基于
1D-2D-Transformer-GASF-RP-GRU
一维-二维混合转换器结合格拉曼角加和场（
GASF
）和递归图（
RP）及门控循环单元（
GRU）进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着现代技术的进步，尤其是在人工智能和机器学习领域，基于深度学习的模型已经取得了广泛的应用。这些模型在处理时间序列数据、图像数据以及多模态数据时展现出了强大的能力。尤其是
Transformer
架构，它已经成为自然语言处理和计算机视觉领域的主流方法，具有强大的上下文建模能力。然而，尽管
Transformer
模型在很多任务中取得了显著的成果，它们的应用仍然面临诸多挑战。特别是在多特征数据的处理和跨模态的建模问题上，现有的方法在精度和效率上仍然存在一定的局限性。
为了克服这些挑战，提出了一种名为
1D-2D-Transformer-GASF-RP-GRU
的模型框架。该框架结合了
一维-二维混合转换器
（1D-2D-Transformer
）、格拉曼角加和场 ...