本文探讨了基于选择性机制的随机线性递归和结构化状态空间模型（SSMs）的发展，提出了新算法以提高模型训练效率，解决长序列数据处理问题。研究展示了多种模型的有效性，强调了在机器学习和系统识别中的应用潜力。

状态空间模型作为基础模型的控制论概述
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