本资料深入剖析时间序列预测模型Informer，包含算法原理、架构设计及实践应用。通过22页PPT全面解析，适合研究者与工程师学习参考。
Informer是一种用于时间序列预测的神经网络模型，专注于处理多变量时间序列数据，并在预测过程中考虑了长期依赖关系的影响。该模型由Zhou等人于2020年提出，在时间序列预测任务中表现出色。
Informer的主要设计组件包括：
1. **Encoder-Decoder结构**：采用编码器（encoder）和解码器（decoder）的网络架构，其中编码器从输入序列提取特征，而解码器生成预测结果。这种结构使得模型能够在学习和建模时间序列数据时考虑到历史信息与未来信息之间的依赖关系。
2. **自注意力机制**：Informer使用了自注意力机制来捕捉序列中不同位置间的关系。这一机制允许模型动态地对序列中的各个位置进行加权聚合，从而更好地捕捉长期的依赖关系。
3. **多头注意力**：为了增强表达能力和在多个时间尺度上的建模能力，Informer引入了多头注意力（multi-head attention）。通过使用多个注意力头，模型可以同时关注到序列中不同位置的相关信息。
5星
