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Approximate Attention with MLP: A Pruning Strategy for Attention-Based Multivariate Time Series Forecasting Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，将基于注意力的多变量时间序列预测模型简化为多层感知机（MLP），通过前馈、跳跃连接和层归一化操作实现。结果显示，该方法显著降低了计算量，同时保持了可接受的性能，展示了其高效性和可行性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，将基于注意力的多变量时间序列预测模型简化为多层感知机（MLP）。
- 该方法通过前馈、跳跃连接和层归一化操作实现，显著降低了计算量。
- 尽管计算量减少，性能损失仍保持在可接受范围内，展示了该方法的高效性和可行性。
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