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。

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澳洲联储本周将维持利率不变 暂缓加息步伐观察通胀走势

悉尼，6月18日 - 澳洲联储今日宣布，将官方现金利率维持在4.35%不变，这是自2012年以来的最高水平。这是澳洲联储连续第五次保持利率不变，表明澳洲联储在抗击通胀和支持经济增长之间寻求平衡。

澳洲联储主席菲利普·洛韦（Philip Lowe）表示，尽管近期数据喜忧参半，但澳洲联储仍需警惕通胀上行风险。他指出，澳洲的通胀率仍然高于目标水平，且有持续上升的趋势。此外，澳洲经济中仍然存在需求过剩，劳动力和非劳动力投入的成本压力也在上升。

洛韦表示，澳洲联储将继续关注通胀数据，并在必要时采取行动。他强调，澳洲联储的目标是将通胀率可持续地降至2%-3%的目标区间。

洛韦的讲话表明，澳洲联储短期内不太可能降息。市场人士预计，澳洲联储将在今年晚些时候开始加息，以进一步抑制通胀。

澳洲联储的决定与其他主要央行的行动形成对比。美联储和欧洲央行最近都已开始降息，以刺激经济增长。

澳洲联储的利率决定受到了经济学家的广泛关注。大多数经济学家认为，澳洲联储在当前情况下维持利率不变是合理的。

渣打银行驻悉尼高级经济学家詹姆斯·诺伊森（James Nomura）表示，澳洲联储的决定反映了其对通胀和经济增长的谨慎态度。他指出，澳洲联储需要更多数据来判断通胀是否会持续上升，以及经济是否会放缓。

澳新银行驻墨尔本高级经济学家德鲁·科尔（Druw Colvin）表示，澳洲联储的利率决定为澳洲经济提供了喘息的机会。他指出，如果澳洲联储立即降息，可能会加剧通胀压力。

总体而言，澳洲联储的利率决定表明，该央行将继续优先考虑抗击通胀。澳洲联储的未来行动将取决于通胀数据和经济形势的变化。