Transformer变种

Transformer的变种包括Sparse Transformer、Axial Transformer和Reformer。Sparse Transformer是通过引入稀疏注意力机制来处理长序列的生成，如图所示。Axial Transformer是一种多维Transformer模型，通过引入轴向注意力来处理多维输入，如图所示。Reformer是一种高效的Transformer模型，使用Locality Sensitive Hashing（LSH）技术来减少计算复杂度，如图所示。

相关问题

transformer变种

有许多Transformer的变种模型，它们在不同的任务和应用领域中表现出色。以下是一些常见的Transformer变种：

1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT模型通过预训练语言模型来学习上下文相关的词向量表示，取得了在多个自然语言处理任务上的最新成果。

2. GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT模型是基于Transformer架构的自回归语言模型，通过预训练来生成连续文本，并在各种文本生成任务中取得了成功。

3. GPT-2：GPT-2是GPT模型的改进版，具有更大的模型规模和更多的参数，产生了更高质量、更连贯的生成文本。

4. XLNet：XLNet模型是一种自回归和自编码模型的结合，通过改变输入序列的排列顺序来预测每个位置上的词，从而解决了BERT等模型中的自回归偏置问题。

5. RoBERTa（A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）：RoBERTa是对BERT进行了改进和优化的模型，通过使用更大的批量大小和更长的训练时间来提高性能。

这些是常见的Transformer变种，它们在自然语言处理领域中得到了广泛应用，并在多个任务上取得了显著的成果。

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。