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。

相关问题

Transformer的变种有哪些

Transformer是一种非常流行的神经网络模型，用于处理序列数据，特别是在自然语言处理任务中取得了很大的成功。除了原始的Transformer模型，还有一些变种模型被提出来以改进其性能和效率。以下是一些常见的Transformer的变种：

1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一种预训练的Transformer模型，通过双向语言模型的方式学习上下文相关的词向量表示。它在多项自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。

2. GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT是一种基于Transformer的生成式预训练模型，通过无监督学习从大规模文本数据中学习语言模型。它在生成文本任务中表现出色。

3. XLNet：XLNet是一种自回归的预训练模型，通过排列语言模型（Permutation Language Model）来建模句子中所有可能的排列。它在多项自然语言处理任务中取得了优秀的性能。

4. RoBERTa：RoBERTa是对BERT模型的改进，通过调整训练策略和超参数来提升性能。RoBERTa在多项自然语言处理任务中超过了BERT。

5. T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：T5是一种通用的文本转换Transformer模型，通过将各种自然语言处理任务转化为文本到文本的转换问题来进行训练。它在多个任务上取得了领先的性能。

6. GPT-3：GPT-3是目前最大的Transformer模型，具有1750亿个参数。它在多项自然语言处理任务中展现了强大的能力，甚至可以生成高质量的文章、代码和对话。

这些是Transformer的一些常见变种模型，它们在不同的任务和应用中都取得了显著的成果。

CoCa是否属于transformer的变种，基本原理是什么？

CoCa（Contextualized Cascading Transformers）可以被视为transformer的一种变种，它采用了类似于transformer的编码器-解码器架构，但在架构和训练过程中有一些关键的区别。

CoCa的基本原理是通过将多个transformer模型级联来建立一个更强大的模型，以实现更准确的自然语言处理任务。这种级联的方式使得CoCa可以对输入的文本进行更深入的理解和分析，从而产生更有针对性的输出。

在训练CoCa模型时，它采用了一种称为“双向学习”的技术，该技术利用了单向和双向的transformer模型来同时训练模型，以获得更好的性能。此外，CoCa还使用了一种称为“动态预测”的技术，该技术可以根据前一个单词预测下一个单词，从而提高模型的准确性。

总的来说，CoCa是一种基于transformer的变种模型，它通过级联多个transformer模型来提高自然语言处理任务的准确性，同时采用了一些独特的训练技术来提高模型的性能。