基于贝叶斯优化的Transformer多输入单输出回归预测模型Bayes-Transformer【MATLAB】

Bayes-Transformer

在机器学习和深度学习领域，Transformer模型已经广泛应用于自然语言处理、图像识别、时间序列预测等多个领域。然而，在一些实际应用中，我们面临着如何高效地优化模型超参数的问题。贝叶斯优化（Bayesian Optimization）是一种高效的全局优化方法，适用于模型调参。结合这两者，我们提出了Bayes-Transformer，一个基于贝叶斯优化的Transformer多输入单输出回归预测模型。本文将介绍这一模型的核心思想和实现方式。

1. 什么是Transformer模型？

Transformer模型最初由Vaswani等人于2017年提出，广泛应用于处理序列数据。它的核心在于自注意力机制（Self-Attention），通过在输入数据中捕捉不同位置之间的依赖关系，使得模型能够在长序列中高效地学习到全局信息。

在传统的Transformer中，输入和输出都是序列形式的。然而，在回归预测问题中，我们常常处理的是多个输入特征（如时间序列数据中的多个变量）和一个单一输出（如未来某时刻的预测值）。这种多输入单输出的回归任务可以通过Transformer来处理，只需要稍作调整。

2. 贝叶斯优化的简介

贝叶斯优化是一种通过构建代理模型（通常是高斯过程）来优化黑盒函数的全局优化方法。与传统的网格搜索或随机搜索不同，贝叶斯优化能够在有限的试验次数内更有效地找到最优解，尤其适合超参数调优。

贝叶斯优化的核心思想是使用代理模型（例如高斯过程）来估计目标函数，并通过不断更新模型来选择下一次试验的参数。它的优势在于，贝叶斯优化通过考虑试验结果的不确定性，能够在探索和利用之间取得良好的平衡，从而提高优化效率。

3. Bayes-Transformer的构建

Bayes-Transformer结合了Transformer模型的强大表达能力和贝叶斯优化的高效调参机制。在实际应用中，我们常常面临多个输入特征（如时间序列中的多个维度），以及一个单一的回归输出（如未来值的预测）。此时，Transformer可以被用来处理多输入特征之间的复杂关系，而贝叶斯优化则用来选择Transformer模型中的最佳超参数。

3.1 Transformer模型架构

在Bayes-Transformer中，我们使用传统的Transformer架构作为基础。具体来说，Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。对于回归任务，我们通常只需要使用Transformer的编码器部分。编码器通过自注意力机制对多个输入特征进行建模，捕捉输入特征之间的复杂依赖关系。

3.2 贝叶斯优化调参

贝叶斯优化的主要任务是寻找最优的Transformer超参数。Transformer模型有许多重要的超参数，如：

初始学习率
L2正则化参数
注意力头数

这些超参数的选择会显著影响模型的性能。贝叶斯优化通过高效的搜索策略，在较少的尝试次数下，找到最优的超参数组合，从而提高模型的预测准确性。

4. Bayes-Transformer的应用场景

Bayes-Transformer在以下几种场景中表现优异：

时间序列预测：例如股市预测、气象预测等。Bayes-Transformer能够处理多维的时间序列数据，并利用Transformer强大的自注意力机制捕捉不同时间步之间的复杂依赖关系。
金融风险预测：在金融领域，预测风险和收益是非常重要的任务。Bayes-Transformer可以处理多个经济指标作为输入，并预测未来的风险或收益。
医疗健康数据分析：医疗健康领域通常包含多个生理指标和病历数据，Bayes-Transformer能够帮助预测患者的健康趋势，辅助临床决策。

5. 实际实现

5.1 数据预处理

在使用Bayes-Transformer之前，我们需要对数据进行预处理。通常，我们会将数据标准化或归一化，以确保各个输入特征的尺度一致。此外，时间序列数据需要进行滑动窗口处理，将历史数据转化为输入特征。

5.2 模型训练

使用贝叶斯优化，我们可以针对Transformer的超参数空间进行搜索。例如，我们可以设置贝叶斯优化的目标函数为模型的预测误差（如均方误差MSE），并通过贝叶斯优化算法选择最优的超参数组合。训练过程中，我们使用标准的优化算法（如Adam优化器）来更新模型参数。

5.3 评估与预测

训练完成后，模型可以用于预测新的数据。通过评估预测结果与真实值的差异，我们可以验证模型的性能。如果预测效果不佳，可以通过贝叶斯优化重新调优超参数，进一步提升模型表现。

6. 结论

Bayes-Transformer是一种结合了贝叶斯优化和Transformer模型的强大回归预测工具。通过贝叶斯优化，我们能够高效地选择最优的超参数，避免了传统网格搜索或随机搜索的高计算开销。Transformer则为我们提供了一个强大的建模框架，能够处理多输入单输出的回归问题。未来，随着技术的不断发展，Bayes-Transformer有望在更多领域中得到广泛应用，帮助解决实际中的复杂预测任务。

7. 部分源代码

%% 清空环境变量
warning off% 关闭报警信息
close all% 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
rng('default');
%% 导入数据
res = xlsread('data.xlsx');%% 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_samples = size(res, 1); % 样本个数
% res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
L = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集 前70%训练 后30%测试
P_train = res(1: num_train_s, 1: L)';
T_train = res(1: num_train_s, L + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: L)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, L + 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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train = double(reshape(p_train, L, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(p_test , L, 1, 1, N));
t_train = double(t_train)';
t_test = double(t_test )';%% 数据格式转换
for i = 1 : MLp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);
end
for i = 1 : NLp_test{i, 1} = p_test( :, :, 1, i);
end