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状态汤：上下文技能学习、检索和混合
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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在各种时间序列数据集上表现良好。
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关键要点
- 序列建模是自然语言处理、语音识别、时间序列预测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）曾主导序列建模任务，但转换器的出现改变了这一局面。
- 转换器面临 O(N^2) 的注意力复杂度和归纳偏差的挑战。
- 为应对转换器的挑战，提出了多种改进方法，包括频谱网络和卷积。
- 状态空间模型（SSMs）成为序列建模的有希望的替代选择，尤其是随着 S4 及其变种的出现。
- SSMs 在视觉、视频、音频、语言、医疗、化学、推荐系统和时间序列分析等领域有广泛应用。
- SSMs 在多个时间序列数据集上表现良好，包括长序列竞技场（LRA）、WikiText、Glue、ImageNet 等。
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