Informer时间序列工具简介
Informer是一种用于时间序列预测的神经网络模型，它专注于处理多变量时间序列数据，并考虑到序列中的长期依赖关系。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良好性能。其设计主要包括Encoder-Decoder结构、Self-Attention机制和Multi-Head注意力。
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