informer与Transformer的区别

Informer是一种新型的序列到序列的模型，与Transformer相比，Informer在以下几个方面有所不同：
1.结构不同：Informer采用了一种新的结构，即Encoder-Decoder-Feedback三部分组成的结构，其中Encoder和Decoder部分与Transformer类似，但Feedback部分是Informer独有的，用于捕捉序列中的长期依赖关系。
2.计算效率更高：Informer在计算效率上优于Transformer，主要是因为Informer采用了一种新的Self-Attention机制，即ProbSparse Self-Attention，可以减少计算量。
3.预测速度更快：Informer在预测速度上也优于Transformer，主要是因为Informer采用了一种新的方法，即Incremental Positional Encoding，可以加速动态解码过程。

相关问题

informer与Transformer的区别与联系

Informer是一种基于Transformer的模型，用于时间序列预测任务。它在Transformer的基础上进行了改进，以提高计算、内存和体系结构的效率，并保持较高的预测能力。

区别：
1. 输入形式：Transformer模型的输入是固定长度的序列，而Informer模型的输入可以是变长的序列，适用于更广泛的时间序列预测任务。
2. 编码器-解码器结构：Transformer模型采用编码器-解码器结构，而Informer模型采用了多层的自回归结构，可以更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。
3. 自注意力机制：Transformer模型使用自注意力机制来建模序列中的依赖关系，而Informer模型引入了一种新的全局注意力机制，可以更好地处理长序列的建模问题。

联系：
1. 基于Transformer：Informer模型是在Transformer模型的基础上进行改进的，因此两者都使用了Transformer的核心思想和机制，如多头注意力机制和位置编码。
2. 时间序列预测：Transformer模型和Informer模型都可以用于时间序列预测任务，但Informer模型在处理长序列和变长序列时具有更好的性能和效率。

informer与Transformer相比各自的优劣势，还是说informer比Transformer有全面的领先？

Informer与Transformer相比，它们各自有不同的优劣势。Transformer在处理文本序列方面表现出色，但在长序列预测方面存在一些问题，如不支持长序列的输入和输出。而Informer是在Transformer的基础上进行改进的模型，在长时序预测问题上取得了较好的效果。

Informer相对于原生的Transformer有以下优势：
1. 支持长序列的输入和输出：Informer通过引入自注意力机制和卷积层，能够有效地处理长序列数据，使得模型能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。
2. 更好的预测性能：在长时序预测任务中，Informer在测试阶段表现出色，相比其他模型，取得了更好的效益。

然而，需要注意的是，Informer并不是在所有情况下都比Transformer更优。在某些特定的任务和数据集上，Transformer可能仍然是更合适的选择。因此，在选择模型时，需要根据具体的任务和数据集来评估它们的性能和适用性。