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。

Sure, here is a news article about the former Chinese women's national football goalkeeper who was criticized for fundraising and accepting endorsements, and broke down in tears during a live broadcast to fight back:

前女足国门赵丽娜直播痛哭回应质疑：为了帮助更多孩子！

2024年2月25日讯，近日，前中国女足国门赵丽娜在直播中回应了网友对她筹款和接代言的质疑，她表示自己所做的一切都是为了帮助更多热爱足球的孩子，并当场崩溃痛哭。

据了解，赵丽娜退役后创办了足球公益基金，致力于帮助偏远地区的孩子们踢上足球。 她通过直播筹款、接受代言等方式为基金会募集资金，并亲自前往贫困地区为孩子们建设足球场、捐赠足球装备等。

然而，近日，有网友质疑赵丽娜的公益项目造假，并称她利用公益之名为自己牟利。 这些质疑让赵丽娜感到非常委屈，她在直播中表示，自己问心无愧，所有筹款都用于了公益项目，并晒出了相关账单和资料。

在直播过程中，赵丽娜还谈到了自己退役后的心酸历程。 她表示，退役后她曾一度迷茫和失落，但最终还是选择了继续为中国女足贡献力量。她希望通过自己的努力，让更多孩子热爱足球，并为中国女足培养更多的后备人才。

赵丽娜的直播引起了许多网友的共鸣。 很多网友表示，他们相信赵丽娜的人品，并支持她的公益事业。也有网友呼吁，大家应该理性看待公益，不要轻易质疑和抹黑爱心人士。

以下是一些与本新闻相关的补充信息：

• 赵丽娜曾代表中国女足参加过2015年女足世界杯和2016年里约奥运会。
• 退役后，赵丽娜创办了足球公益基金，并亲自担任基金会负责人。
• 赵丽娜的公益项目得到了许多人的支持和认可。

希望这篇新闻报道能够为您带来帮助。

以下是一些网友对此新闻的评论：

• “赵丽娜真的是太棒了，为她点赞！”
• “我们应该支持赵丽娜的公益事业，让更多孩子踢上足球。”
• “希望社会上能有更多像赵丽娜这样有爱心的人。”
• “不要轻易质疑爱心人士，他们值得我们的尊重。”
• “为中国女足加油！为赵丽娜加油！”