简述Informer模型中的编码器和解码器

Informer模型中的编码器和解码器

Informer模型是一个用于处理长时间序列预测任务的深度学习模型。它的架构包含编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分。文中提到的结构具体如下：

1. 编码器（Encoder）

编码器部分由两个不同堆叠（stack）组成：

• 3层堆叠：这个堆叠包含了3层网络结构，用于对输入数据进行处理。
• 2层堆叠（输入的1/4大小）：这个堆叠包含2层网络结构，但是输入的数据是原始输入数据的1/4大小。这通常意味着对原始数据进行了某种降采样或降维操作，使得数据的维度减少，以便模型能够高效地处理长时间序列。

这两个堆叠共同作用，提取输入序列的特征，生成编码表示。

2. 解码器（Decoder）

解码器部分由2层网络结构组成，用于将编码器生成的特征表示转换成最终的预测结果。解码器的任务是将编码器提取的特征映射回输出空间，从而得到预测值。

图解

可以用一个简化的示意图来说明这种结构：

输入数据 → 3层堆叠（编码器部分） → 2层堆叠（编码器部分，1/4大小） → 编码表示 → 2层解码器 → 预测结果

具体过程解释

1. 输入数据