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深度学习框架Informer效果怎么样? - 知乎
Informer模型基于Transformer架构，其拟合能力较强。当数据呈现明显分布漂移的时候，其实它的性能是远不如弱一点的模型的，例如Linear、MLP。例如，ETT、ExchangeRate等数据集。
深度学习框架Informer效果怎么样? - 知乎
深度学习框架Informer是一种专为长序列时间序列预测设计的模型，具有高效性和高精度的特点。然而，实际应用中，使用Informer时可能会遇到效果不理想的问题。这可能由多个因素引起，如参数设置不当或数据集的差异性。
Transformer统治的时代，LSTM模型并没有被代替，LSTM比Tranformer优势在哪里？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
想询问下在零基础的情况下两个月掌握informer靠谱吗? - 知乎
Informer模型接下来才真正开始进入时间序列informer模型的学习，届时你需要学习大量的公式，不仅要求你有代码能力，更要求你有缜密的数学能力。要发论文最重要的还是实验，数据，和实现方法。
为什么在自己的数据集上autoformer比informer预测差，informer也比LSTM差？
根据我数模经验，什么花里胡哨的都是假的，XGBoost、CatBoost这类树模型丢上去就行，一是不需要调参，树模型对超参数敏感性低，基本什么数据集上表现都可以；二是autoformer、informer这类玩意多少掺点假，为了创新而创新，实际工程应用一塌糊涂（ps：现在的模型九成九是掺假的，掺多掺少看个人了）
建模先锋的想法: 创新首发！超强故障诊断模型 | 基于 1DCNN-Informer+MATT融合的故障诊断模型！本期推出一种基于 . . .
超强故障诊断模型 | 基于 1DCNN-Informer+MATT融合的故障诊断模型！本期推出一种基于 FFT+VMD 预处理， 1DCNN-Informer 双支路特征提取并行，多头注意力融合的分类模型，在故障诊断任务上效果显著！
有哪些令你印象深刻的魔改transformer？ - 知乎
在Informer中的基本假设是：如果某些query产生了均匀分布的自注意力，则对这些query计算注意力是冗余的。(可以结合图模型进行理解，均匀的注意力意思是当前节点的值要替换为所有节点的平均值，这种替换会掩盖掉原始数据特征，不利于模型训练)
Transformer的新架构有哪些优化？ - 知乎
但复杂度和内存瓶颈问题仍是一项挑战，Informer提出稀疏注意力和自注意力蒸馏操作，利用长尾分布的稀疏性，采样top-k截断进一步解决了复杂度问题，并引入生成式解码器和时间戳编码，提高效率同时取得了优秀性能。