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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春节假期醉酒患者激增 医师提醒：酒后莫急于洗澡

春节假期期间，亲朋好友欢聚一堂，觥筹交错，不少人难免饮酒过量。然而，节日期间医院急诊科收治的醉酒患者却明显增多，其中不少患者是因为酒后洗澡导致醉态加重，甚至引发严重后果。

据某市中心医院急诊科医师介绍，春节期间，该院每天收治的醉酒患者数量比平时高出20%左右，其中不乏症状严重的患者。一位患者在酒后回家洗澡，结果突然感到头晕目眩，摔倒在浴室，导致头部受伤，幸好家人及时发现送医救治。

医师解释，酒精会扩张血管，加快血液循环，酒后洗澡会导致体内血管进一步扩张，血压骤降，容易引发头晕、目眩、甚至昏厥等症状。此外，热水还会使毛孔张开，加速酒精吸收，加重醉酒程度，甚至诱发心脑血管疾病。

医师提醒广大市民，春节期间聚餐饮酒时要注意节制，切勿贪杯。如果出现醉酒症状，应立即停止饮酒，并选择平卧休息，切勿进行剧烈活动或洗澡。如果醉酒者出现意识模糊、呼吸困难等严重症状，应立即拨打120急救电话。

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• 不同地区、不同年龄段醉酒患者的具体数据。
• 醉酒患者的常见症状和危害。
• 如何避免醉酒，以及如何应对醉酒情况的注意事项。
• 相关部门对酒后驾驶等违法行为的处罚措施。

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