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结构化状态空间模型是深层 Wiener 模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了结构化状态空间模型（SSMs）在机器学习和系统识别社区中的应用，解决极长序列分类和回归问题，学习深威纳模型的有效方法。文章总结了最新贡献并指出未来研究方向。
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关键要点
- 本文介绍了结构化状态空间模型（SSMs）在机器学习和系统识别中的应用。
- SSMs 可以高效可扩展地解决极长序列的分类和回归问题。
- SSMs 被视为学习深威纳模型的有效方法。
- 文章总结了该领域的最新贡献。
- 强调了未来的研究方向。
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