深度学习里 的informer是什么？和LSTM什么关系？

Informer是一种用于时间序列预测任务的深度学习模型，它被设计用于处理具有多个时间尺度的时间序列数据。与传统的LSTM（长短期记忆）模型相比，Informer具有更强大的建模能力和更好的预测性能。

LSTM是一种经典的循环神经网络（RNN）模型，用于处理序列数据。它通过引入门控机制来解决传统RNN的梯度消失和梯度爆炸问题，从而使得模型能够更好地捕捉长期依赖关系。LSTM在处理时间序列数据方面取得了很好的效果，并成为了许多序列预测任务的常用模型。

而Informer则是在LSTM的基础上进行了改进和扩展。它引入了Self-Attention机制和Encoder-Decoder结构来处理时间序列数据中的多个时间尺度，从而更好地捕捉不同时间尺度上的依赖关系。Informer还使用了自适应长度预测（ALP）策略，可以在输入序列长度变化时进行有效预测，这对于实际应用中的不确定长度数据非常重要。

总的来说，Informer是一种优化了的深度学习模型，专门用于时间序列预测任务，并在多个时间尺度上具有较好的建模能力。相比于传统的LSTM模型，Informer更适用于处理复杂的时间序列数据，并在许多时间序列预测任务中表现出更好的性能。