Transformer模型主要用于自然语言处理任务，例如文本分类、机器翻译等。不适用于回归预测任务。 一般情况下，回归预测任务可以使用其它网络结构进行实现，例如多层感知机（Multi-layer Perceptron）等。 以下是一个使用多层感知机实现回归预测的Matlab代码示例： ```matlab % 载入数据 data = load('data.mat'); X_train = data.X_train; y_train = data.y_train; X_test = data.X_test; % 构建多层感知机模型 num_features = size(X_train, 2); hidden_units = [64, 32]; % 隐藏层单元数 num_classes = 1; % 回归任务只有一个输出 layers = [featureInputLayer(num_features) fullyConnectedLayer(hidden_units(1)) reluLayer fullyConnectedLayer(hidden_units(2)) reluLayer fullyConnectedLayer(num_classes) regressionLayer]; % 设置训练参数 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 100, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'Verbose', true); % 训练模型 model = trainNetwork(X_train, y_train, layers, options); % 使用模型预测 y_pred = predict(model, X_test); % 输出预测结果 disp(y_pred); ``` 上述代码中`data.mat`是包含训练数据和测试数据的MAT文件。你需要根据自己的数据进行修改。也可以根据需要调整多层感知机的网络结构和训练参数。 [2024-11-12 22:30:50 | AI写代码神器 | 818点数解答]