Informer时序预测模型使用了一种称为"自适应注意力"的方法来输出注意力权重。这种方法允许模型在每个时间步上自动学习并调整注意力权重，以便更好地捕获序列中不同时间步之间的相关性和重要性。通过自适应注意力，Informer模型能够更有效地利用输入序列中的信息，并提高预测性能。
