Kas ir Informer un Autoformer?

Informer un Autoformer ir ir neironu tīklu arhitektūras, kas izstrādātas efektīvai laika rindu prognozei.

• Informer — uzlabota Transformer versija, optimizēta garām laika rindām. Izmanto ProbSparse Attention mehānismu, kas samazina uzmanības aprēķinu sarežģītību, izvēloties svarīgākās atslēgas uzmanībai, ļaujot ātrāk un ar mazākiem resursiem apstrādāt garas secības.

• Autoformer — arhitektūra, kas ievieš Auto-Correlation mehānismu sezonālo un tendences komponentu modelēšanai laika rindās. Tas ļauj labāk uztvert ilgtermiņa atkarības un uzlabot prognožu precizitāti.

Abi modeļi ir vērsti uz klasisko Transformer problēmu risināšanu, piemēram, augstas aprēķinu sarežģītības un nepietiekamas spējas modelēt ilgtermiņa atkarības.