Matlab
实现PSO-Transformer
粒子群优化算法（
PSO）优化Transformer
编码器多特征分类预测的详细项目实例
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在当前机器学习和人工智能的发展浪潮中，
Transformer
模型由于其在自然语言处理（
NLP）领域的出色表现，已成为深度学习的重要架构之一。然而，随着特征复杂度和数据量的增加，传统的
Transformer
模型在高维数据的处理上仍面临诸多挑战，尤其在分类预测任务中，如何优化其性能以提高预测准确性成为了一个亟待解决的问题。
粒子群优化（
PSO）算法作为一种启发式全局优化算法，具有较强的全局搜索能力和较小的计算成本，因此在机器学习领域的优化问题中得到了广泛应用。在处理大规模数据集以及复杂模型时，
PSO算法能够通过模拟自然界粒子群体的搜索行为，找到最优的解，从而提高模型的预测能力。
本项目的背景是在上述挑战下，结合
PSO算法与Transformer
编码器，在多特征分类预测任务中进行优化。通过粒子群优化算法调整
Transfo ...