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充实的曼巴：RNN基础长上下文建模中的状态崩溃与状态能力
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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
序列建模在多个领域中很重要，传统由RNNs和LSTMs主导，但转换器的出现改变了这一局面。尽管转换器性能优越，但存在复杂度和归纳偏差问题。状态空间模型（SSMs）成为有前景的替代方案，尤其是S4及其变种的出现。SSMs在视觉、音频、语言、医疗等领域应用广泛，并在多个数据集上表现出色。
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关键要点
- 序列建模在多个领域中非常重要，包括自然语言处理、语音识别等。
- 传统上，RNNs和LSTMs在序列建模任务中占主导地位，但转换器的出现改变了这一局面。
- 转换器虽然性能优越，但面临O(N^2)的注意力复杂度和归纳偏差问题。
- 为了解决这些问题，提出了多种改进方法，包括频谱网络和卷积，但仍难以处理长序列。
- 状态空间模型（SSMs）成为有前景的替代方案，特别是S4及其变种的出现。
- SSMs在视觉、音频、语言、医疗等多个领域应用广泛，表现出色。
- 本综述将SSMs基于门控结构、结构体系和循环结构进行分类。
- SSMs在长序列建模、基因组学、药物设计、推荐系统等领域的应用被重点介绍。
- 总结了SSMs在多个数据集上的性能，包括长序列竞技场、WikiText、ImageNet等。
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