informer模型结构

### Informer模型架构和组成部分

#### 1. 整体架构概述
Informer 是一种专为长时间序列预测设计的深度学习模型。该模型旨在解决传统Transformer应用于长序列时遇到的记忆消耗过大以及推理速度慢等问题[^1]。

#### 2. 编码器（Encoder）
编码器由多层堆叠而成，每层内部采用改进后的自注意力机制——ProbSparse Self-Attention来减少计算量并提高效率。这种特殊的注意力建立在这样一个观察之上：并不是所有时间步之间的关联都是重要的；实际上，大多数情况下只有少数几个位置间存在较强的相关性。因此，在实际操作过程中只关注那些最有可能影响当前节点的信息源即可达到近似的效果同时大大降低资源占用率[^3]。

class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, attention, d_model, d_ff=None, dropout=0.1, activation="relu"):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        # 定义 ProbSparse 自注意力模块和其他组件...

#### 3. 解码器（Decoder）
解码器同样基于类似的原理构建，不过它不仅接收来自输入端的数据流还结合先前时刻产生的输出作为反馈参与到后续预测当中去。为了实现这一点，除了常规意义上的前向传播外还需要引入跨连接（cross connection），使得每一阶段都能够获取到完整的上下文信息从而更好地捕捉潜在模式变化规律。

class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, self_attention, cross_attention, d_model, d_ff=None,
                 dropout=0.1, activation="relu"):
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        # 定义自注意力、交叉注意力及其他必要部件...

此外值得注意的是尽管此框架对于长期趋势建模表现出色但也存在一定局限性比如难以适应短期波动频繁的任务场景或是非线性特征较为复杂的对象类别等情形下可能效果不佳另外由于本身结构相对复杂所以在参数调整方面也会面临一定挑战最后当可用样本数量不足的时候容易发生过拟合现象进而影响最终准确性[^2]。