informer框架图

Informer是时空序列预测领域的一个知名框架，由阿里云开发，主要用于处理大规模时间序列数据的预测任务。该框架主要包括以下几个关键组件：

1. **编码器（Encoder）**：负责将时间序列数据转换为高维特征向量。通常使用自注意力机制（如Transformer）来捕捉序列中的长期依赖。

2. **解码器（Decoder）**：根据编码器生成的表示，逐步生成预测序列。它可能会是一个循环结构，如LSTM或GRU，或者基于点预测的方法。

3. **注意力机制（Attention）**：在编码器-解码器架构中，用于关注输入序列的不同部分，以提高预测精度。

4. **多尺度预测（Multi-Horizon Prediction）**：Informer能够同时处理多个未来的预测时间步，这在处理具有不同预测需求的时间序列时非常有用。

5. **稀疏时间点设计（Sparse Temporal Encoding）**：通过仅对时间序列中的关键点进行编码，Informer在处理长序列时提高了效率。

6. **分块训练与推理（Block Partitioning）**：将大序列分割成小块进行并行处理，进一步提升模型的训练和推理速度。

7. **自回归（Autoregressive）或非自回归（Non-Autoregressive）**：Informer支持两种模式，自回归模式保证了预测的准确性，而非自回归模式则牺牲了一定的准确性以换取更高的速度。

相关问题

informer架构图

Informer架构图是指Informer模型的结构图，Informer是一种用于时间序列预测的神经网络模型。它主要由三个关键组件组成：Encoder、Decoder和Temporal Attention。

1. Encoder：Encoder负责将输入的时间序列数据进行编码。它由多个Encoder层组成，每个Encoder层包含一个Multi-head Self-Attention（多头自注意力）模块和一个Feed-Forward（前馈）模块。Multi-head Self-Attention模块用于捕捉序列中的长期依赖关系，而Feed-Forward模块则用于增强特征表示。

2. Decoder：Decoder负责根据Encoder的输出进行解码，生成预测结果。它也由多个Decoder层组成，每个Decoder层包含一个Multi-head Self-Attention模块、一个Encoder-Decoder Attention（编码器-解码器注意力）模块和一个Feed-Forward模块。Multi-head Self-Attention模块用于捕捉解码器自身的上下文信息，Encoder-Decoder Attention模块用于引入编码器的信息，而Feed-Forward模块则用于增强特征表示。

3. Temporal Attention：Temporal Attention是Informer模型中的一种注意力机制，用于对时间维度进行建模。它通过计算输入序列中各个时间步之间的相对重要性，帮助模型更好地理解时间序列数据的动态变化。

informer结构图解释

Informer的结构图主要包括以下几个部分：

1. Informer的体系结构是基于稀疏注意力机制设计的。稀疏注意力使得“活跃”查询在注意力分数中处于“头”区域，而“惰性”查询则处于“尾”区域。为了选择“活跃”查询而非“惰性”查询，引入了ProbSparse Attention机制。

2. 多个Layer stacking replicas，用于对输入进行多层堆叠和复制。

3. Decoder部分负责处理长序列输入，并使用0进行padding的方式处理目标部分。

4. Outputs是Generative style对目标部分进行预测的结果，采用一步生成预测的方式，而不是动态解码。

5. Self-attention Distilling的目的是减少维度和网络参数，对于图中蓝色圆圈部分和蓝色长方体进行处理。

综上所述，Informer的结构图解释了其体系结构中各个部分的功能和作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Informer2020:AAAI 2021接受论文“ Informer”的GitHub存储库](https://download.csdn.net/download/weixin_42131342/15711123)[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* [Informer整体流程](https://blog.csdn.net/weixin_49967436/article/details/121736079)[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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