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提升 BizITOps 数据的多变量时间序列预测的自动混合器
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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。实验结果表明，PatchMixer的提升分别为3.9％和21.2％，速度是最先进方法的2-3倍。
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关键要点
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介绍了一种新的CNN模型——PatchMixer。
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PatchMixer用于解决Transformer模型在时间序列预测任务中的挑战。
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PatchMixer具有保留时间信息的排列不变自注意力机制。
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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相对提升了3.9%和21.2%。
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PatchMixer的速度是最先进方法的2-3倍。
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将发布代码和模型。
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