SUMIN/HuggingFace_transformer
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Quentin Gallouédec
2025-06-13 13:07:09 +02:00
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docs/source/ko/model_doc/informer.md
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## 개요[[overview]]
The Informer 모델은 Haoyi Zhou, Shanghang Zhang, Jieqi Peng, Shuai Zhang, Jianxin Li, Hui Xiong, Wancai Zhang가 제안한 [Informer: 장기 시퀀스 시계열 예측(LSTF)을 위한 더욱 효율적인 트랜스포머(Beyond Efficient Transformer)](https://arxiv.org/abs/2012.07436)라는 논문에서 소개되었습니다.
The Informer 모델은 Haoyi Zhou, Shanghang Zhang, Jieqi Peng, Shuai Zhang, Jianxin Li, Hui Xiong, Wancai Zhang가 제안한 [Informer: 장기 시퀀스 시계열 예측(LSTF)을 위한 더욱 효율적인 트랜스포머(Beyond Efficient Transformer)](https://huggingface.co/papers/2012.07436)라는 논문에서 소개되었습니다.
이 방법은 확률적 어텐션 메커니즘을 도입하여 "게으른" 쿼리가 아닌 "활성" 쿼리를 선택하고, 희소 트랜스포머를 제공하여 기존 어텐션의 이차적 계산 및 메모리 요구사항을 완화합니다.