Informer是一款时间序列预测神经网络模型,强调处理多变量序列数据,并考虑长期依赖关系。由Zhou等人于2020年提出,在预测任务中表现优异。核心设计包括Encoder-Decoder结构、Self-Attention机制和Multi-Head注意力。