【KOA-MultiAttention-CNN-GRU回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元实现
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【KOA-MultiAttention-CNN-GRU回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制卷积神经网络
结合门控循环单元实现数据多维输入单输出预测附matlab代码
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【KOA-MultiAttention- CNN -GRU回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元实现数据多维输
入单输出预测附matlab代码
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【KOA-MultiAttention-CNN-GRU回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元实现数据多维输入单输出预测附matlab代码
文章介绍
基本步骤
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文章介绍
1. 多头注意力机制（Multi-Head
Attention）：多头注意力机制是一种在自注意力机制（Self-Attention）的基础上进行扩展的机制。它将注意力机制应用于不同的表示子空间，从而允许模型在不同的注
意力投影下学习到更丰富的表示。每个注意力头都有自己的查询、键和值，通过学习不同的投影矩阵，从而使模型可以关注不同的关系。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：Convolutional Neural
Network (CNN)
是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。CNN的关键思想是利用卷积操作在局部区域上提取特征，并通过多个卷积层和池化层来逐渐提取更高
级别的特征表示。
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