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使用MLP的近似注意力：针对基于注意力的多变量时间序列预测模型的剪枝策略
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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，通过将注意力机制简化为多层感知机（MLP），显著降低了计算量，同时保持了可接受的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，简化注意力机制为多层感知机（MLP）。
- 该方法显著降低了计算量，同时保持了可接受的性能。
- 研究解决了基于注意力的时间序列预测模型有效性理解不足的问题。
- 结果显示，使用此方法，时空网络和长期时间序列预测的计算量显著降低。
- 性能损失保持在可接受范围内，展现了高效性和可行性。
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