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。

相关问题

transformer模型和informer模型介绍，超级详细一点

Transformer模型和Informer模型都是当前在NLP和时间序列预测领域非常流行的模型。下面是它们的详细介绍：

Transformer模型：
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由Google在2017年提出，用于解决NLP中的序列到序列（seq2seq）问题。相比于传统的RNN和LSTM等模型，Transformer模型不需要考虑序列的顺序，可以并行计算，因此训练速度更快，效果更好。Transformer模型主要由编码器和解码器两部分组成，其中编码器和解码器都由多个注意力层和前馈神经网络层组成。在编码器中，每个注意力层都会对输入序列进行自注意力计算，得到每个位置的表示；在解码器中，每个注意力层会对编码器的输出和解码器的输入进行注意力计算，得到每个位置的表示。Transformer模型在NLP中的应用非常广泛，如机器翻译、文本分类、文本生成等。

Informer模型：
Informer模型是一种基于Transformer模型的时间序列预测模型，由腾讯AI Lab在2020年提出。相比于传统的时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM等，Informer模型可以处理更长的时间序列，且具有更好的预测效果。Informer模型主要由编码器、解码器和逆向解码器三部分组成，其中编码器和解码器都由多个ProbSparse Self-Attention层和前馈神经网络层组成，逆向解码器则由多个ProbSparse Self-Attention层和反卷积层组成。Informer模型中的ProbSparse Self-Attention层是一种新的注意力层，可以减少模型参数的同时提高模型的效果。Informer模型在时间序列预测领域中的应用非常广泛，如交通流量预测、电力负荷预测等。

适用于时间序列预测的transformer变种或者informer变种有哪些？列出开源的变种

适用于时间序列预测的 Transformer 变种或 Informer 变种如下：

1. ST-Transformer: 一种用于多变量时间序列预测的 Transformer 变种，它在编码器中使用了空间注意力机制，可以处理多个时间序列的不同特征。

2. TST: 一种基于 Transformer 的时间序列预测模型，使用了多头自注意力机制和残差连接，可以建模长期依赖关系和非线性关系。

3. DCRNN: 一种结合了卷积和递归神经网络的模型，用于城市交通预测任务。该模型使用了类似于 Transformer 的编码器和解码器，并使用了多头注意力机制。

4. Informer: 一种用于多步时间序列预测任务的模型，使用了多头自注意力机制和多尺度卷积神经网络，可以处理长期和短期的时间依赖关系。

这些变种都是针对时间序列预测任务进行了优化和改进的变种，它们在原始的 Transformer 或 Informer 模型的基础上，增加了一些特定的机制和模块，以适应时间序列预测任务的特殊性质。

这些变种都是开源的，可以在 GitHub 上找到相应的代码和实现。例如，TST 的 PyTorch 实现可以在 https://github.com/sktime/tstransformers 找到。Informer 的 TensorFlow 实现可以在 https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020 找到。