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。

电子竞技概念股盘中跳水 巨网跌幅居前

上海 - 今日早盘，A股市场电子竞技概念股出现跳水行情。截至10点27分，电子竞技概念整体指数下跌1.02%，报457.830点。

从个股表现来看，该概念成分股中，巨人网络跌幅居前，跌幅为0.29%。万隆光电紧随其后，跌幅为0.27%。其他跌幅超过0.2%的个股还包括哔哩哔哩、完美世界、浙游电商等。

从资金面来看，截至发稿，电子竞技概念股当日净流入资金为-5000万元。其中，巨人网络净流入资金为-2000万元，万隆光电净流入资金为-1000万元。

市场人士分析，电子竞技概念股跳水的主要原因可能是由于近期市场对游戏板块的整体走势有所担忧。此外，也有消息称，国家有关部门正在对游戏行业进行监管，这也给部分投资者带来了担忧。

巨人网络作为A股市场电子竞技概念的龙头股，其股价走势一直备受市场关注。今年以来，巨人网络股价累计下跌了超过20%。

有分析人士认为，电子竞技行业仍处于快速发展阶段，但同时也面临着一些挑战，例如行业竞争加剧、监管政策趋严等。因此，投资者在投资电子竞技概念股时应谨慎评估相关风险。