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多尺度分解 MLP-Mixer 用于时序分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的CNN模型——PatchMixer，用于解决Transformer模型在时间序列预测任务中的挑战。PatchMixer具有自注意力机制，可以保留时间信息，且仅依赖于深度可分离卷积，可以在单一尺度的结构中提取局部特征和全局相关性。实验结果表明，相对于现有最先进的方法和表现最佳的CNN，PatchMixer的提升分别为3.9％和21.2％，速度是最先进方法的2-3倍。作者将发布代码和模型。
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关键要点
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介绍了一种新的CNN模型——PatchMixer，用于时间序列预测任务。
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PatchMixer具有排列不变自注意力机制，可以保留时间信息。
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该模型仅依赖于深度可分离卷积，能够提取局部特征和全局相关性。
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实验结果显示，PatchMixer相对于现有最先进的方法提升了3.9％，相对于表现最佳的CNN提升了21.2％。
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PatchMixer的速度是最先进方法的2-3倍。
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作者将发布代码和模型。
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