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《MATLAB实现GWO-BiLSTM-Attention多输入分类预测》
在大数据与人工智能的时代，复杂的分类预测问题逐渐成为众多领域研究的热点。尤其是在金融市场、医疗健康、故障诊断和工业自动化等领域，准确而智能的分类模型有助于提升系统的效率和降低错误的概率。传统机器学习算法由于其在提取深层次特征方面的不足，已经难以满足这些复杂的预测需求。近年来，深度学习中的长短期记忆网络（LTTM）由于其在时序数据处理中的优势，成为了分类预测中的有力工具。而为了提升其性能，双向LTTM（BuriLTTM）结合了前后向信息，进一步加强了对特征的提取。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144130288
该项目挑战主要有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
特征提取的复杂性
0人
依赖建模中的长短期权衡
0人
不确定性建模
0人
模型超参数优化的复杂性
0人
模型的泛化能力与过拟合问题
0人
实时性与大规模数据处理的计算挑战
0人
实际应用场景中的数据质量问题
0人
数据的非线性和非平稳性
0人
多变量数据的复杂性
0人
其它补充
0人
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