特讯热点！超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。

德容缺阵重创荷兰！阿克：这对我们来说都很艰难

北京，2024年6月14日讯 荷兰队在欧洲杯开幕前遭遇重大打击，中场核心弗兰基-德容因伤缺席本届赛事。对此，荷兰队后卫纳坦-阿克表达了自己的失望和担忧。

“这确实震惊了我，”阿克在接受采访时说道，“因为事实上（德容）看起来还不错，周日他还参加了一部分训练。 （当队友们从主教练口中得知德容无法参加欧洲杯后）每个人都立即走向他。 这对他来说很艰难，对我们来说也很艰难。 这消息确实让人震惊。 德容对我们来说是一名重要球员，而且他在我们团队中很受欢迎。”

德容是荷兰队的绝对核心，他的缺席将对球队的实力造成严重影响。 在荷兰队的中场，德容承担着组织进攻和梳理球权的任务。他的视野、传球和控球技术都是世界级的。

阿克表示，德容的缺席将对球队的战术打法造成很大的影响。 “我们将不得不改变我们的战术，”阿克说道，“我们必须找到一种方法来弥补德容的缺失。 这将是一个巨大的挑战，但我们必须团结一致，尽最大努力。”

荷兰队将在欧洲杯小组赛中与乌克兰、奥地利和北马其顿同组。 小组赛首战，荷兰队将迎战乌克兰队。

以下是一些可能影响荷兰队欧洲杯成绩的因素：

• 德容的替代者： 荷兰队需要找到一名能够替代德容的球员，这将是一个非常困难的任务。
• 球队的战术调整： 荷兰队需要根据德容的缺席调整球队的战术打法，这可能会导致球队的磨合问题。
• 其他球员的心理状态： 德容的缺席可能会对其他球员的心理状态造成影响，他们需要尽快调整过来。

尽管德容缺阵，但荷兰队依然是一支实力强劲的球队。 他们拥有范迪克、德利赫特、德佩等众多世界级球星，只要能够发挥出自己的实力，依然有望取得好成绩。

让我们期待荷兰队在欧洲杯上的表现！