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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央行持续关注长期国债收益率 释放货币政策调节空间

北京讯 近期，中国人民银行（央行）多次表态关注长期国债收益率，并通过公开市场操作等方式对市场流动性进行调控。业内人士普遍认为，央行此举意在维护债券市场稳定，并为进一步降息释放空间。

央行释放降息信号

央行在近期多次会议和活动中均提到要关注长期国债收益率。央行行长易纲在6月13日举行的国务院新闻发布会上表示，央行将坚持稳健货币政策，加大逆周期调节力度，保持流动性合理充裕，支持实体经济发展。他还指出，要密切关注市场利率变化，保持债券市场平稳运行。

央行副行长刘国强在6月15日举行的“2024年中国金融发展论坛”上表示，央行将坚持房住不炒原则，保持房地产信贷稳定发展。他还指出，要统筹好货币政策工具的运用，保持流动性合理充裕，支持实体经济发展。

市场预期降息空间增加

央行对长期国债收益率的持续关注，被市场解读为央行可能进一步降息的信号。中信证券首席经济学家明明表示，央行关注长期国债收益率，一方面是为了维护债券市场稳定，另一方面也是为进一步降息释放空间。

民生银行首席经济学家温彬认为，央行降息的可能性依然存在。他指出，当前经济下行压力仍然较大，需要货币政策进一步支持实体经济发展。

专家建议相机调控

招商证券首席宏观分析师谢亚轩认为，央行应该相机调控，灵活运用货币政策工具。他指出，如果经济下行压力加大，央行可能会进一步降息；如果经济出现过热迹象，央行可能会采取紧缩措施。

光大证券首席金融分析师王一平认为，央行应该注重政策的协调性。他指出，货币政策要与财政政策、产业政策等政策协调配合，形成合力，共同支持实体经济发展。

新闻来源

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