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。

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• 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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日本央行政策转向：渐进式缩减购债计划引市场猜测

北京讯 6月14日，日本央行召开货币政策会议，决定维持现行利率水平不变，但同时宣布将在7月会议上制定具体缩减购债计划。这一决定预示着日本央行将逐步退出长达十余年的货币宽松政策，引发市场广泛关注。

日本央行行长植田和男在会后记者会上表示，维持现行利率水平不变是为了支持经济复苏和物价稳定。但他也指出，全球经济形势正处于不确定性之中，需要密切关注通胀走势。

渐进式缩减购债

日本央行一直以来实施超宽松货币政策，通过大规模购买国债来压低利率，刺激经济增长。但近年来，随着全球通胀上升，日本央行的政策受到越来越多的质疑。

植田和男表示，日本央行将采取渐进式的方式缩减购债规模，以避免对市场造成冲击。他具体指出，央行将首先减少购买7年期国债的规模，然后再逐步减少其他期限国债的购买量。

市场反应

日本央行宣布缩减购债计划后，日元兑美元汇率立即走强。市场人士认为，这表明投资者预期日本央行将逐步转向紧缩政策。

但一些分析师也指出，日本央行缩减购债的步伐可能较为缓慢，因为日本经济依然脆弱，需要政策支持。

未来展望

日本央行下一步的政策动向仍将受到密切关注。市场人士预计，央行将根据经济形势和通胀变化，适时调整政策。

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日本央行渐进式缩减购债：政策转向引市场猜测

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