独家观察！乐乐团首张同名专辑《楽》9月24日正式上线 多元音乐风格展现不定义态度

乐乐团首张同名专辑《楽》9月24日正式上线 多元音乐风格展现不定义态度

北京 - 备受瞩目的新生代乐队乐乐团今日宣布，其首张同名专辑《楽》将于9月24日正式上线。这张专辑凝聚了乐乐团成员们多年的音乐心血，以多元化的音乐风格展现了他们不定义的态度。

乐乐团由主唱符禹迅、吉他手黄德元、贝斯手王嘉唯和鼓手阿旦组成，是一支充满活力和创造力的年轻乐队。他们以融合摇滚、流行、电子等多种音乐元素的独特风格而著称，并凭借着出色的现场表演赢得了众多歌迷的喜爱。

专辑《楽》收录了乐乐团出道以来创作的八首代表作品，包括《卡戎》、《洛希》、《去远方》、《照片》、《牙齿》、《听，风来时》、《一起去海边》和《特修斯之船》。这些歌曲展现了乐乐团成员们宽广的音乐视野和深厚的创作功底，同时也反映了他们对生活和社会的多元思考。

在专辑制作过程中，乐乐团邀请了多位知名音乐人为其保驾护航。其中，著名音乐人张亚东担任了专辑的制作人，为乐乐团的音乐注入新的活力。

乐乐团首张同名专辑《楽》的正式上线，标志着乐乐团音乐生涯的新篇章。相信这张专辑将会带给歌迷们全新的听觉体验，并帮助乐乐团在华语乐坛取得更大的突破。

以下是一些关于乐乐团首张同名专辑《楽》的更多信息：

• 发行日期：2023年9月24日
• 流派：摇滚、流行、电子
• 制作人：张亚东
• 代表作品：《卡戎》、《洛希》、《去远方》、《照片》、《牙齿》、《听，风来时》、《一起去海边》、《特修斯之船》

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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。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。