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。

航空运输板块遇冷，XD圆通跌幅近2%

北京 - 6月13日，A股市场航空运输板块盘中跳水，截至10点32分，航空运输概念整体指数下跌2.01%，报858.790点。个股方面，XD圆通速跌1.71%，白云机场、春秋航空、东方航空等也均有所下跌。

**分析人士认为，**航空运输板块跳水的主要原因可能是由于近期油价上涨，导致航空公司运营成本增加，盈利能力下降。此外，近期国内多地发生疫情，也对航空运输需求造成了一定影响。

**具体来看，**XD圆通今日下跌的主要原因可能是由于公司近日发布的业绩预告显示，公司预计2024年上半年归属于上市公司股东的净利润同比下降50%-70%。业绩预告显示，公司业绩下降的主要原因是燃油价格上涨、运价下行以及疫情影响。

白云机场、春秋航空、东方航空等航空公司今日下跌，也可能是由于市场担忧上述因素对公司业绩造成的影响。

**总体来看，**航空运输板块近期表现不佳，主要受到油价上涨、疫情影响等因素的拖累。投资者需谨慎关注相关上市公司业绩情况。