informer中的informerstack

InformerStack 是 Informer 模型中的一个重要组成部分，它是一个基于堆栈结构的编码器，主要用于将输入的序列转换为编码的表示，以便于后续的解码和预测。InformerStack 由多个 InformerBlock 组成，每个 InformerBlock 包含了多头自注意力机制、前向神经网络和残差连接等模块，可以有效地捕捉输入序列中的长程依赖关系。同时，InformerStack 还采用了跨层残差连接和层归一化等技术，进一步提升了模型的表现能力和稳定性。总之，InformerStack 是 Informer 模型中非常重要的一个组件，它为模型提供了强大的编码能力和上下文感知能力。

相关问题

informer, informerstack, informer-light(TBD) 三种模型有什么区别

这三种模型都是基于Transformer架构的，但是它们在模型结构和训练方式上略有不同。

Informer是最早提出的模型，它在Transformer的基础上进行了一些改进，如引入了自适应长度的机制，可以适应不同的时间序列长度。此外，它还引入了一些新的注意力机制，如相对位置编码、跨时间步的注意力等。

InformerStack是在Informer的基础上进一步改进的，在多层Transformer的基础上引入了跨层的全局注意力机制，可以更好地捕捉序列中的全局依赖关系。此外，它还采用了温度控制的Dropout机制，可以更好地防止过拟合。

Informer-Light是目前还在开发中的模型，它的目标是在保持较高预测精度的同时，降低模型的计算复杂度和模型大小。具体的改进方式还没有公布，所以目前还无法对其与前两者的区别进行详细的比较。

informer中的informerstack s_layers

InformerStack 中的 s_layers 参数是指编码器（stack）中的层数。具体来说，s_layers 参数控制 Informer 模型中编码器中 InforerBlock 的数量，每个 InforerBlock 包含多头自注意力机制、前向神经网络和残差连接等模块，用于对输入序列进行特征提取和编码。增加 s_layers 参数的值可以增加模型的表达能力，从而提高模型的预测性能，但同时也会增加模型的复杂度和训练时间。一般来说，s_layers 参数的最佳取值需要根据具体的任务和数据集进行实验和调整，以达到最佳的预测效果。