状态空间模型可以通过梯度下降实现上下文学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了深状态空间模型（Deep SSMs）在递归网络中的架构要求和机制不明确的问题。研究表明，经过局部自注意力增强的结构化状态空间模型层可以通过梯度下降步骤复现隐式线性模型的输出。最显著的发现是，斜对角线性递归层可以作为梯度累加器，提升隐式回归模型的参数，具备广泛的应用潜力。
该论文研究了状态空间模型（SSMs）的上下文学习能力，首次从理论上解释了其潜在机制。通过新的权重构造，SSMs无需参数微调即可预测动态系统的下一个状态。研究提供了连续SSMs的显式权重构造和渐近误差界限，并通过离散化生成了预测下一个状态的离散SSM。实验验证了方法的有效性。这是理解SSMs在上下文学习中的初步探索。
