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Informer模型优化长序列时间序列预测

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Informer通过ProbSparse自注意力机制和生成式解码器在长序列时间序列预测中优化了计算和内存需求，达到O(L logL)的复杂度和内存使用。模型提升了依赖对齐能力，能够高效处理长输入序列并显著提高预测速度，在多个大数据集上性能优异，为长序列预测问题提供了解决方案。

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Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
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Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法
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