分类预测|基于Transformer的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出 一键运行
文章目录
- 一、基本原理
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- [1. Transformer模型架构](#1. Transformer模型架构)
- [2. 分类任务流程](#2. 分类任务流程)
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- [1. 输入嵌入（Input Embedding）](#1. 输入嵌入（Input Embedding）)
- [2. 位置编码（Positional Encoding）](#2. 位置编码（Positional Encoding）)
- [3. 通过编码器（Pass Through Encoder）](#3. 通过编码器（Pass Through Encoder）)
- [4. 池化（Pooling）](#4. 池化（Pooling）)
- [5. 分类层（Classification Layer）](#5. 分类层（Classification Layer）)
- [3. 训练和优化](#3. 训练和优化)
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- [1. 损失函数（Loss Function）](#1. 损失函数（Loss Function）)
- [2. 优化算法（Optimizer）](#2. 优化算法（Optimizer）)
- [3. 训练过程](#3. 训练过程)
- [4. 预测](#4. 预测)
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- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
分类预测|基于Transformer的数据分类预测Matlab程序 多特征输入多类别输出 一键运行
一、基本原理
Transformer模型在分类任务中的应用是当前自然语言处理（NLP）领域的热门话题。Transformer最早是为处理序列到序列任务（如机器翻译）而设计的，但它的强大功能已经被扩展到各种任务，包括文本分类。下面是Transformer分类预测的详细原理和流程：
1. Transformer模型架构
Transformer模型由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。不过，对于文本分类任务，我们通常只使用编码器部分。
编码器（Encoder）
编码器由多个相同的层叠加而成，每一层包含两个主要子层：
- 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）：用于捕捉输入序列中不同位置之间的关系。
- 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对自注意力的输出进行进一步处理。
每个子层后都有残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization），帮助训练稳定性和效果。
自注意力机制（Self-Attention）
自注意力机制允许模型在处理每个词时考虑到整个序列中的所有其他词。其计算过程包括：
- 计算注意力权重：通过点积计算每对词的相似度。
- 加权平均：根据注意力权重对词向量进行加权平均，生成新的词向量表示。
2. 分类任务流程
在分类任务中，Transformer的流程大致如下：
1. 输入嵌入（Input Embedding）
首先，将输入文本转换为词嵌入（word embeddings）。这通常使用预训练的词嵌入模型（如BERT、GPT）或在训练过程中学习到的词嵌入。每个词会被表示为一个高维向量。
2. 位置编码（Positional Encoding）
由于Transformer不具备处理序列顺序的能力，因此需要添加位置编码来保留词的顺序信息。位置编码与词嵌入相加，形成位置感知的词表示。
3. 通过编码器（Pass Through Encoder）
将词嵌入和位置编码的和作为输入，传递给多个编码器层。每个编码器层进行自注意力机制和前馈神经网络处理，逐步生成高级特征表示。
4. 池化（Pooling）
对编码器输出的词表示进行池化操作（如取CLS标记的表示、平均池化、最大池化），生成一个固定长度的序列表示，作为分类任务的输入特征。
5. 分类层（Classification Layer）
将池化后的特征输入到一个全连接层（通常是一个简单的神经网络层），该层的输出是每个类别的概率分布。分类层通常使用softmax激活函数来生成概率分布。
3. 训练和优化
1. 损失函数（Loss Function）
使用**交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）**来衡量模型预测与真实标签之间的差距。优化目标是最小化这个损失函数。
2. 优化算法（Optimizer）
使用优化算法（如Adam、AdamW）来更新模型的权重。学习率、批量大小等超参数也需要调优。
3. 训练过程
- 前向传播（Forward Pass）：输入文本，通过Transformer模型生成预测。
- 计算损失（Loss Calculation）：计算预测与真实标签之间的损失。
- 反向传播（Backpropagation）：计算梯度，并更新模型参数。
- 迭代训练（Epochs）：重复前向传播、损失计算和反向传播，直到模型在验证集上的表现达到预期。
4. 预测
在预测阶段，将待分类的文本输入训练好的Transformer模型，经过相同的嵌入、位置编码和编码器处理后，最终得到分类层的输出概率分布。选择概率最大的类别作为最终预测结果。
总结来说，Transformer在文本分类任务中利用自注意力机制和深层编码器结构，有效地提取文本的上下文信息，并通过池化和全连接层进行最终的分类预测。这种方法在各种NLP任务中都表现出了强大的能力。
二、实验结果
三、核心代码
matlab
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx'); % 数据读取
%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_class = length(unique(res(:,end))); % 计算类别数
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = categorical(T_train)';
t_test = categorical(T_test)';
%% 数据平铺
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));
%% 数据格式转换
for i = 1 : M
p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i)';
end
for i = 1 : N
p_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i)';
end四、代码获取
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五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM--Attention，VMD--LSTM，PCA--BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出