Informer模型在随机数最小熵评估中的应用及效果

Informer模型是一种基于Transformer的时间序列预测模型，它在随机数最小熵评估中表现良好。

在随机数最小熵评估中，我们的目标是找到一组随机数，使得它们的联合熵最小。这个问题可以被看作是一个时间序列预测问题，我们需要预测下一个随机数的值，以最小化预测误差。

Iformer模型在时间序列预测任务中表现出色，具有较强的建模能力和预测精度。它采用了多头自注意力机制和卷积层，能够有效地捕获时间序列中的长期依赖关系。

因此，Informer模型在随机数最小熵评估中的效果应该也会比较好。但具体的效果还需要进行实验验证。