多头自注意力和时间序列预测模型

多头自注意力是Informer模型中引入的一种注意力机制。通过使用多个注意力头，模型能够同时关注序列中不同位置的相关信息，以增加模型的表达能力和对多个时间尺度的建模能力。这样可以提高模型对时间序列的理解和预测能力。

时间序列预测模型是一种用于预测未来时间点上的数值或趋势的模型。在Informer模型中，作者使用了拓扑注意力（topological attention）来进行时间序列的预测。拓扑注意力是一种获取时间序列拓扑表示的技术，它通过考虑序列和其值的排序，来构建集合并进行拓扑分析。

综上所述，多头自注意力机制和拓扑注意力是Informer模型中用于时间序列预测的关键技术。它们能够增加模型的表达能力、对多个时间尺度进行建模，并且通过拓扑分析来提取时间序列的特征，从而提高时间序列预测的准确性和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Informer介绍，时间序列处理专用工具，22页ppt](https://download.csdn.net/download/weixin_50592077/88029442)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【时间序列】NeurIPS 2021丨针对时间序列预测的拓扑注意力模型 TopAttn & N-BEATS](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/121622992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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