transformer模型和informer模型介绍

以下是Transformer模型和Informer模型的介绍：

Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域中表现出色，尤其是在机器翻译任务中。Transformer模型的核心思想是自注意力机制，它能够在不引入循环或卷积的情况下，对序列中的所有位置进行编码。Transformer模型由编码器和解码器组成，编码器将输入序列编码为一系列特征向量，解码器将这些特征向量转换为输出序列。Transformer模型的优点是能够处理长序列，同时具有并行计算的能力。

Informer模型是一种基于Transformer模型的时间序列预测模型，它在时间序列预测领域中表现出色。Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力编码，然后将编码后的序列输入到Transformer模型中进行处理。Informer模型还引入了一些新的机制，如随机采样、多尺度输入和输出、全局和局部注意力等，以提高模型的性能。Informer模型在ICLR 2020上被评为Best Paper，证明了它在时间序列预测领域的可靠性和有效性。