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多变量时间序列的状态空间模型聚合
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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
本文研究了状态空间模型的普适性，提出改进训练算法的方法。通过分析SSM参数与训练序列时间依赖性的关系，提出了模型初始化缩放规则和新的正则化方法，以增强模型的稳健性。数值实验验证了这些改进的效果。
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关键要点
- 本文研究状态空间模型（SSM）的普适性。
- 提出基于普适性结果改进训练算法的方法。
- 给出依赖数据的SSM普适性界限，展示SSM参数与训练序列时间依赖性之间的相互作用。
- 建立模型初始化缩放规则，提高SSM对序列数据中不同时间模式的稳健性。
- 引入新的正则化方法以提高SSM的普适性性能。
- 通过数值实验验证了改进的效果。
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