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多层SSM表达能力研究发布

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AI 综述

Nikola Zubić等人发布论文,研究多层状态空间模型(SSMs)的表达能力与局限性。研究证实,L层SSM解决K函数组合需满足特定复杂度条件,而K层通用SSM仅需较低维度即可精确解决。 论文区分了输入后推理与输入交织推理,指出后者可通过流式内存实现双向模拟,使得宽度与精度在特定条件下可互换。该结果建立了相关形式问题族的最坏情况深度层级,为理解SSM在序列信息传播中的通信下界提供了理论依据。

AI 根据报道生成 · 12 小时前更新

报道时间线

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10月22日
  1. arXiv · ML
    多层状态空间模型(SSMs)的表达能力与局限性分析

    研究证实 L 层 SSM 解决 K 函数组合需满足 d²p=Ω(N/L³),而 K 层通用 SSM 仅需 d=1 和 p=Θ(log N) 即可精确解决。 论文区分了输入后推理与输入交织推理,后者允许通过流式内存实现双向模拟,使得宽度与精度在特定条件下变得可互换。 该结果建立了该形式问题族的最坏情况深度层级,为理解 SSM 在序列信息传播中的通信下界提供了理论依据。

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