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通过分组的 FIR 滤波和关注衰减机制增强的结构化状态空间模型
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
序列建模是跨多个领域的关键领域，转换器取代了循环神经网络和长短时记忆网络，但仍面临注意力复杂度和归纳偏差的挑战。状态空间模型成为可替代选择，有不同应用于视觉、语音、医疗等领域。SSMs在长序列竞技场、WikiText、Glue等数据集上表现良好。
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关键要点
- 序列建模是自然语言处理、语音识别等多个领域的关键领域。
- 循环神经网络（RNNs）和长短时记忆网络（LSTMs）曾主导序列建模，但转换器的性能更优越。
- 转换器面临 O (N^2) 注意力复杂度和归纳偏差的挑战。
- 状态空间模型（SSMs）成为序列建模的有希望的替代选择，特别是随着 S4 及其变种的出现。
- SSMs 在视觉、视频、音频、医疗等多个领域有不同应用。
- SSMs 在长序列竞技场、WikiText、Glue 等数据集上表现良好。
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