O que são Informer e Autoformer?

Informer e Autoformer são arquiteturas de redes neurais desenvolvidas para previsão eficiente de séries temporais.

• Informer — uma versão aprimorada do Transformer, otimizada para séries temporais longas. Utiliza o mecanismo de Atenção ProbSparse, que reduz a complexidade computacional da atenção, selecionando as chaves mais relevantes para a atenção, permitindo processar sequências longas mais rapidamente e com menos recursos.

• Autoformer — uma arquitetura que introduz o mecanismo de Auto-Correlação para modelar componentes sazonais e de tendência das séries temporais. Isso permite capturar melhor as dependências de longo prazo e melhorar a precisão das previsões.

Ambos os modelos visam resolver problemas dos Transformers clássicos ao trabalhar com séries temporais, como alta complexidade computacional e capacidade insuficiente de modelar dependências de longo prazo.