Kas yra Informer ir Autoformer?

Informer ir Autoformer yra neuroninių tinklų architektūros, sukurtos efektyviam laiko eilių prognozavimui.

• Informer — patobulinta Transformer versija, optimizuota ilgoms laiko eilėms. Naudoja ProbSparse Attention mechanizmą, kuris sumažina dėmesio skaičiavimo sudėtingumą, pasirenkant svarbiausius raktus dėmesiui, leidžiantį greičiau ir su mažiau išteklių apdoroti ilgas sekas.

• Autoformer — architektūra, kuri įveda Auto-Correlation mechanizmą sezoninių ir trendinių komponentų modeliui laiko eilėse. Tai leidžia geriau sugauti ilgalaikes priklausomybes ir pagerinti prognozių tikslumą.

Abu modeliai siekia spręsti klasikinių Transformer problemų, tokių kaip didelė skaičiavimo sudėtingumas ir nepakankama galimybė modeliuoti ilgalaikes priklausomybes.