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SSM 架构改进：深度循环与输入重塑

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报道摘要

研究提出两种正交方法改进状态空间模型（SSM）：引入深度循环，使 k 参数循环 SSM 迭代 M 次即可达到 k·L 独立参数标准 SSM 的性能（M ≤ L），进一步降低内存占用；同时通过拼接低维序列元素的时间步、或对高维元素展平并重新分块特征-时间联合维度，以固定时间粒度提升性能。两项扩展在 LRU、S5、LinOSS、LrcSSM 四种 SSM 架构上均取得一致收益。

摘自 arXiv：cs.LG

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月3日

12:00
arXiv：cs.LG
通过输入重塑与深度循环改进 SSM：LRU、S5、LinOSS、LrcSSM 四种架构一致受益
研究提出两种正交方法改进状态空间模型（SSM）：引入深度循环，使 k 参数循环 SSM 迭代 M 次即可达到 k·L 独立参数标准 SSM 的性能（M ≤ L），进一步降低内存占用；同时通过拼接低维序列元素的时间步、或对高维元素展平并重新分块特征-时间联合维度，以固定时间粒度提升性能。两项扩展在 LRU、S5、LinOSS、LrcSSM 四种 SSM 架构上均取得一致收益。

本事件热度走势

可比范围当前: 3
可比范围峰值: 710月4日 01:00
近 24 小时变化: -51%

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