本文介绍了结构化状态空间对偶（SSD）和线性注意力机制的原理和应用，包括结构化状态空间模型（SSM）和结构化矩阵的基础知识，以及SSD与注意力机制的关系。文章还讨论了半可分矩阵的定义和顺序半可分矩阵的表示方法。

本研究提出了一种新模型S4，通过结构化状态空间模型在建模长程序列方面表现出了显著的有效性。与S4相比，本研究采用指数平滑（ETS）作为简单的状态空间模型，并将其直接融入逐元素MLP中，通过添加额外参数和复杂域来减少归纳偏差。在LRA基准测试上取得了可比较的结果。

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。