就像Ashish VASWANI等人(2017)所写的论文Attention is all you nee一样,S4是新型神经网络架构的基础,但不是在实践中使用的模型(有其他性能更好或更容易实现的SSM)。在此之前,先简单介绍SSM的基础知识。 SSM(State Space Model,状态空间模型)是一种用于描述时间序列数据的统计模型。它广泛应用于机器学习和统计学中,...
如此,S4的定义就出来了:序列的结构化状态空间——Structured State Space for Sequences,一类可以有效处理长序列的 SSM(S4所对应的论文为:Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces) 参考博客: Albert Gu本人的scratch tuturial 很详细 csdn某大佬总结 论文: S4 HiPPO 本文使用 Zhihu On VSCod...
python -m train pipeline=mnist dataset.permute=True model=s4 model.n_layers=3 model.d_model=128 model.norm=batch model.prenorm=True wandb=null This uses the Permuted MNIST task with an S4 model with a specified number of layers, backbone dimension, and normalization type. See configs/READ...
In this section, we compare PG to RFdiffusion and highlight the areas where PG sequence space diffusion is particularly advantageous. Both PG and RFdiffusion take advantage of RoseTTAFold to jointly model protein sequences and structures, and, hence, both PG sequence space diffusion trajectories ...
研究人员建立了动态模型, 并基于模型预测控制(model predictive control, MPC)设计了转子控制器来补偿扰动[142], 利用控制理论模型对着陆轨迹进行平稳规划. 进一步地, 清华大学针对旋翼陆空载具在斜坡降落的问题, 建立了机器人的耦合动力学模型, 通过基于JLT与LQR的融合控制器, 在考虑地面效应与驾驶舒适性的前提下...
学习Mamba之前呢,不妨了解一下S4,他们都有一个共同的作者Albert Gu 。 State Space Model 首先,state space model可以定义成下式 x′(t)=Ax(t)+Bu(t)y(t)=Cx(t)+Du(t) 其中x是state vector, u为input,y为output,D视为0矩阵。 在文章中,作者利用bilinear method做discretization(涉及到解微分方程和一...
一个线性液体时间常数状态空间模型(Linear Liquid Time-Constant State-Space Model) 由以下形式给出: x_k=(\overline{\bold A}+\overline{\bold B} u_k)x_{k-1}+\overline{\bold B} u_k\\ y_k=\overline{\bold C} x_k \tag{16} 卷积形式表现为: y_k = \overline{\bold K} * u+\...
本文的亮点在于,diffusion model 的网络结构不再是 CSDI[2] 中的transformer 结构,而是 structured state-space model(SSM)。我们可以把这种结构理解为 RNN、一维 CNN 以及 transformer 的平替结构,都是 seq-to-seq 模型,且可以做到输入输出大小一致。本文实验显示,使用了 SSM 架构的 diffusion model 在任务上的...
状态空间模型(State Space Model,简称SSM)是一种强大的数学框架,用于描述动态系统在时间上的演变。它在控制理论、信号处理、机器学习等领域中非常常见。在深度学习和序列建模领域,SSM提供了一种有效的方式来建模时间序列数据的依赖关系和内部状态。SSM通常包括两个主要部分:隐藏状态和观察模型。模型的核心思想是存在一个...
这种排列方式使得模型必须学习像素之间的长期依赖关系,而不能简单地依赖于局部空间结构。 四、S4 (Structured State Space Model) S4 是 HiPPO 的后续工作,论文名称为:Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces。 S4 的主要工作是将 HiPPO 中的矩阵 A(称为 HiPPO 矩阵)转换为正规矩阵(正规...