基于牛顿拉夫逊优化算法的BiLSTM-Multihead Attention数据分类预测模型（Matlab代码，简单易用）,基于BiLSTM与多头注意力机制的自动数据分类预测模型这个模型采用了NR

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基于牛顿拉夫逊优化算法的BiLSTM-Multihead Attention数据分类预测模型（Matlab代码，简单易用）,基于BiLSTM与多头注意力机制的自动数据分类预测模型这个模型采用了NRBO优化的双向长短期记忆网络(BiLSTM)结合多头注意力机制(Multihead-Attention)的分类方法，能够处理具有长距离依赖关系的序列数据。Matlab代码可以直接运行，适用于小白新手。数据格式为excel，可以方便地替换数据集进行实验。此外，该模型还支持LSTM、GRU等不同类型的循环神经网络，并采用自注意力机制进行改进，能够更好地处理序列中的信息。运行环境要求MATLAB版本为2022b及以上，代码中文注释清晰、质量极高。运行结果图包括分类预测的准确率、损失函数变化等重要指标。,NRBO-BiLSTM-Multihead-Attention分类基于牛顿拉夫逊优化算法优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)结合多头注意力机制(Multihead-Attention)的数据分类预测(可更为回归 单变量 多变量时序预测，前私)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手无需更