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一分钟实现丐版Transformer【用于多输出回归预测的transformer模型】

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简介：
本文介绍了一种快速简易的方法，用于构建适用于多输出回归预测的简化Transformer模型，仅需一分钟即可完成搭建。 在深度学习领域，Transformer模型因其独特的机制和优越的性能，在自然语言处理（NLP）任务中占据主导地位。这里提供了一个简化版的Transformer模型实现，帮助你在短时间内快速理解并掌握该模型的基本原理和代码实现。

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  • 一分钟实现丐版Transformer【用于多输出回归预测的transformer模型】
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    本文介绍了一种快速简易的方法，用于构建适用于多输出回归预测的简化Transformer模型，仅需一分钟即可完成搭建。 在深度学习领域，Transformer模型因其独特的机制和优越的性能，在自然语言处理（NLP）任务中占据主导地位。这里提供了一个简化版的Transformer模型实现，帮助你在短时间内快速理解并掌握该模型的基本原理和代码实现。
     
  • 【Transformer回归预测】基于TCN-Transformer-LSTM的光伏数据预测【含Matlab源码】.zip
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    本资源提供了一种结合TCN、Transformer和LSTM模型的先进方法，用于光伏数据的回归预测，并附带了详细的MATLAB源代码。适用于研究与工程应用。 所有在海神之光上传的代码均可运行并经过验证有效，适合初学者使用；只需替换数据即可。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：Main.m； - 调用函数：其他m文件（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b，如遇问题请根据提示进行调整； 3. 操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； 第二步：打开除Main.m之外的所有m文件（无需运行）； 第三步：点击运行按钮，并等待程序完成以获取结果。 4. 对于仿真咨询或更多服务需求，可以联系博主进行询问。 - 完整代码提供 - 期刊文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作
     
  • Transformer-GRU融合模型的多变量回归预测及参数优化系统在MATLAB中的实现
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    本研究开发了一种结合Transformer与GRU的混合模型，用于复杂多变量数据的回归预测，并通过MATLAB实现了该系统的构建和参数优化。 Transformer-GRU融合模型：多变量回归预测与参数优化系统的Matlab实现 基于Transformer结合门控循环单元（GRU）的数据多变量回归预测采用Matlab语言编写。程序已经调试完毕，无需更改代码直接运行即可在Excel中使用。 该系统支持多种任务类型，包括但不限于： - 多变量单输出的回归问题 - 回归效果展示如图1所示 模型网络结构图见图2，评价指标包含R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差）。 此外，系统支持通过添加好友的方式引入各类优化算法进行参数自动化寻优，例如冠豪猪CPO或霜冰RIME等。同时也可以根据需求改进现有算法。 - Matlab版本要求在2023b及以上 - 附赠测试数据，格式如图3所示 程序代码注释清晰易懂，适合新手小白一键运行main文件生成图表。 - 程序仅包含Matlab代码且保证原始程序可正常运行 - 模型提供一种衡量数据集精度的方法，但无法确保对于所有新的数据都能得到满意的结果。
     
  • 基于Transformer的VectorNet轨迹预测模型
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    本研究提出了一种基于Transformer架构的VectorNet模型，用于精确预测交通场景中的车辆轨迹。该方法结合图神经网络和序列建模技术，显著提升了复杂动态环境下的行人与车辆行为预测能力。 VectorNet是由清华大学MARS实验室与Google Waymo在2020年CVPR会议上联合提出的一种基于Transformer的轨迹预测模型，在丰富的自动驾驶数据集上应用效果非常出色。
     
  • 基于MATLAB的SVM-AdaBoost回归预测方法研究——多输入单输出模型分析
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    本文探讨了在MATLAB环境下运用SVM与AdaBoost结合的回归预测技术于多输入单输出模型中的应用效果，旨在提升预测精度和泛化能力。 本段落介绍了基于Matlab的多元回归预测方法，重点是支持向量机（SVM）与Adaboost算法结合的回归模型。该模型为多输入单输出类型，并使用了MAE、MAPE、RMSE和R2等指标进行性能评估。代码质量上乘，便于学习者理解和修改数据以适应不同需求。需要说明的是，此方法适用于Matlab 2018版本及以上。
     
  • Transformer-Predictions: 使用线性与逻辑回归模型预测变压器状态，实现高效维护
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    本研究利用线性及逻辑回归模型分析数据，有效预测变压器运行状态，旨在通过精准预测支持变压器的预防性维护策略，提高设备可靠性和运营效率。 线性回归和逻辑回归可用于预测变压器状态，以实现更有效的维护工作。此任务需要使用Matlab软件完成。提供的文件包括： - linearRegression.m：计算r值及进行简单的操作。 - regressionCalculation.m：用于linear.m中，执行回归分析的计算。 - multipleLinRession.m：由linear.m调用，辅助多重线性回归的相关运算。 请运行linearRegression.m文件以开始预测过程。
     
  • 基于CNN-BIGRU的时间序列预测及回归分析的多输入单输出模型
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与双向GRU的新型时间序列预测模型，用于处理多输入单输出问题。通过深度学习技术优化回归分析，提升预测精度和效率。 基于卷积神经网络-双向门控循环单元（CNN-BIGRU）的时间序列预测方法包括了CNN-BIGRU回归预测，并采用多输入单输出模型。本段落所使用的代码要求在2020年及以后的版本中运行，评价指标涵盖R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，旨在提供高质量且易于学习与替换数据集的代码。
     
  • Vision-Transformer-PyTorch：包含预训练模型的Pytorch版Vision Transformer(...)
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    Vision-Transformer-PyTorch项目提供了一个用PyTorch实现的视觉变换器（ViT）框架，并包含了多种预训练模型，适用于图像识别等任务。 视觉变压器-火炬视觉变压器的Pytorch实现提供预先训练的pytorch权重，这些是从原始jax/亚麻权重转换而来的。这是与相关项目的合作成果，并介绍了论文中的PyTorch实施方法。我们提供了从预训练的jax/flax模型转化来的预训练pytorch权重。我们也提供了微调和评估脚本。 安装环境：使用命令`conda create --name vit --file requirements.txt`创建新的虚拟环境，然后激活该环境以开始工作。 可用模델包括多种视觉变压器模型，这些是从原始jax/flax wieghts转换而来的。您可以下载并将文件放在“weights/pytorch”下以使用它们；或者您也可以直接从我们这里获取并将其存放在“weights/jax”目录中以便于使用。我们会在线帮助用户进行权重的转化。 支持的数据集目前包括ImageNet2012、CI等三个数据集。
     
  • 基于XGBoost算法的回归预测——多输入单输出
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    本研究采用XGBoost算法进行回归分析和预测，构建了多输入单输出模型，有效提升了预测精度与效率。 文本涉及数据集的使用，主函数的设计以及训练模型与预测模型的过程。