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。

相关问题

lstm-informer

LSTM与Informer在时间序列预测中的实现和应用
LSTM模型简介
长期短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)，能够学习长时间依赖关系，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。对于时间序列数据而言，LSTM可以捕捉到不同时间节点之间的关联特性[^1]。
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

def build_lstm_model(input_shape):
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=input_shape))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

return model

这段代码展示了如何构建一个简单的两层LSTM结构用于回归任务。input_shape参数指定了输入特征的数量以及时间步长大小；两个隐藏层都含有50个单元，并且第一个LSTM层设置了return_sequences=True以便传递完整的输出给下一层；最后通过全连接层映射至单维输出作为预测结果。
Informer模型概述
随着深度学习的发展，自注意力机制(Self-Attention Mechanism)逐渐成为解决各种NLP问题的有效工具之一。然而传统Transformer架构下的标准多头自注意模块(Multi-head Attention Module)存在着计算量巨大等问题。为此，研究人员提出了ProbSparse策略来优化这一过程，在保持原有性能的同时大幅降低了资源消耗。具体来说就是只保留那些最有可能影响当前时刻状态的历史位置来进行加权求和操作，从而使得整个算法的时间复杂度降低到了O(L log L)[^2]。
class ProbSparseSelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_k, n_heads, factor=5, attention_dropout=0.1):
super().__init__()

self.d_k = d_k
self.n_heads = n_heads

# Other initialization code...

def forward(self, queries, keys, values):
B, T_q, _ = queries.size() # batch size, query length, embedding dimension
_, T_k, _ = keys.size()

scores = torch.einsum('bqd,bkd->bqk', [queries.view(B,-1,self.d_k),
keys.view(B,-1,self.d_k)])

top_k_indices = torch.topk(scores.abs(), k=int(T_k//factor)).indices

sparse_scores = torch.zeros_like(scores).scatter_(-1, top_k_indices, scores.gather(-1,top_k_indices))

attn_weights = F.softmax(sparse_scores / math.sqrt(self.d_k), dim=-1)

context_vectors = torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(dim=1),
values.reshape(B*T_v,T_v,d_v)).reshape(B,T_q,d_v*n_heads)

output = self.fc_out(context_vectors)

return output

上述代码片段定义了一个基于PyTorch框架的概率稀疏化自注意力类ProbSparseSelfAttention。该函数接收查询向量(queries)、键向量(keys) 和 值向量 (values)三个张量作为输入，并返回经过变换后的上下文表示形式。其中最关键的部分在于利用绝对值最大的前几个得分项构造新的评分矩阵sparse_scores，进而得到最终的注意力权重分布attn_weights并完成后续的信息聚合工作。
应用场景对比
当面对大规模高频率采样的工业监控系统所产生的海量历史记录时，采用更高效的Informer显然更加合适。因为这类应用场景往往伴随着极高的维度数（即时间跨度非常广），如果继续沿用传统的RNN/LSTM方案，则很可能面临训练效率低下甚至无法收敛的情况。相反地，得益于改进版自注意力机制带来的显著提速效果，Informer可以在合理时间内获得高质量的结果，满足实际业务需求。
而对于一些相对简单的小型项目或是初学者练习环境里，由于缺乏足够的硬件支持或者其他因素制约，选择易于理解和上手的传统方法如LSTM仍然是明智之举。毕竟后者拥有成熟的理论基础和完善的技术文档可供参考查阅，有助于快速入门掌握基本原理和技术要点。

lstm-informer轴承

使用 LSTM-Informer 模型进行轴承故障预测与状态监测
轴承故障预测的重要性
机械系统的可靠性对于工业生产至关重要，而轴承作为旋转机械设备中的关键部件之一，其健康状况直接影响到整个设备的安全性和效率。因此，及时准确地检测并预警潜在的轴承故障具有重要意义。
LSTM-Informer 模型简介
LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)，擅长处理长时间依赖关系的数据序列；Informer 则是在 Transformer 架构基础上改进而来的时间序列预测模型，在长周期趋势捕捉方面表现优异。两者结合形成的 LSTM-Informer 综合了两者的优点，既保留了 LSTM 对局部特征的有效提取能力，又借助 Informer 实现更高效的全局模式识别[^3]。
数据预处理
为了使输入数据适合于 LSTM-Informer 的训练需求，通常需要执行如下操作：

清洗原始振动信号或其他传感器采集得到的时间序列数据；
将连续测量值转换成固定长度的历史窗口片段；
归一化数值范围以便加速收敛过程；
添加额外维度如时间戳、位置编码等辅助信息来增强表达力。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def preprocess_data(df, window_size=100):
scaler = StandardScaler()
scaled_df = df.copy()

# 特征缩放
features_to_scale = ['vibration', 'temperature'] # 假设这些列名存在
scaled_features = scaler.fit_transform(scaled_df[features_to_scale])
scaled_df.loc[:, features_to_scale] = scaled_features

X, y = [], []
for i in range(len(scaled_df)-window_size):
X.append(scaled_df.iloc[i:i+window_size].values)
y.append(1 if any(scaled_df['fault_flag'][i:i+window_size]) else 0)

return np.array(X), np.array(y).reshape(-1, 1)

模型构建与训练
采用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架定义 LSTM 层和 Informer 结构，并通过反向传播算法调整权重直至达到满意的性能指标为止。
class LSTMinformer(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers):
super(LSTMinformer, self).__init__()

self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
# 这里省略了具体的 informer 部分实现

def forward(self, x):
lstm_output, _ = self.lstm(x)
prediction = self.fc_out(lstm_output[:,-1,:])
return torch.sigmoid(prediction)

model = LSTMinformer(input_dim=2, hidden_dim=64, output_dim=1, num_layers=2)
criterion = nn.BCELoss() # 二分类交叉熵损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
model.train()
optimizer.zero_grad()

outputs = model(train_X.float())
loss = criterion(outputs, train_y.float())

loss.backward()
optimizer.step()

性能评估与调优
完成初步训练之后，应当利用独立测试集检验泛化能力和稳定性，必要时可通过超参数搜索等方式继续优化最终版本前的表现效果。