Transformer和Informer都是深度学习领域中的模型架构，它们主要用于处理序列数据，如自然语言处理（NLP）和时间序列预测任务。

 

**Transformer**：

Transformer模型最初在2017年由Google的研究者提出，它在NLP领域取得了革命性的进展。Transformer模型的核心是自注意力（Self-Attention）机制，它能够同时考虑序列中所有单词之间的关系，而不是像传统的循环神经网络（RNN）那样顺序处理。这使得Transformer在处理长距离依赖问题上具有优势。Transformer包括以下主要组件：

 

1. 自注意力机制（Self-Attention）：用于计算序列中各个元素之间的关联程度。

2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：将自注意力分成多个头，以捕捉不同子空间的信息。

3. 位置编码（Positional Encoding）：用于保留序列中元素的位置信息。

4. 编码器-解码器架构：编码器用于处理输入序列，解码器用于生成输出序列。

 

**Informer**：

Informer是Transformer的一个变种，专门针对长序列时间序列预测任务设计。Informer模型在2020年被提出，它在Transformer的基础上进行了以下改进：

 

1. ProbSparse Self-Attention：一种改进的自注意力机制，可以显著减少计算复杂度，使其适用于长序列。

2. 自适应编码器（Adaptive Encoder）：通过动态选择重要的特征来减少模型的冗余，提高预测效率。

3. 生成式解码器（Generative Decoder）：用于预测未来值，采用了一种称为“概率蒸馏”的技术，以减少预测误差。

 

总的来说，Informer可以看作是Transformer在处理长序列时间序列预测任务时的一个优化版本，它解决了Transformer在处理极长序列时遇到的计算复杂度和内存消耗问题。Informer在许多时间序列预测任务中表现出色，尤其是在处理长序列数据时。