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English(EN) The Expressive Limits of Diagonal SSMs for State-Tracking

研究发现，对角线 SSM 在状态跟踪方面表达能力有限

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文探讨了对角线状态空间模型（SSM）在应用于状态跟踪任务时的理论局限性。该研究表明，单层对角线 SSM 无法以有限精度跟踪非阿贝尔群。此外，研究确定 k 层对角线 SSM 只能跟踪具有特定次正规序列结构的群，从而有效地定义了它们在可解群内的表达能力。实证方面，论文指出多层模型在学习非阿贝尔群的状态跟踪时常常遇到困难，这表明理论表达能力与实际可学习性之间存在差异。 AI

影响 这项研究阐明了对角线 SSM 的理论边界，可能指导未来在序列建模任务中的模型开发和应用。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了关于特定类型 AI 模型表达能力限制的理论发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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研究发现，对角线 SSM 在状态跟踪方面表达能力有限

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mehran Shakerinava, Behnoush Khavari, Siamak Ravanbakhsh, Sarath Chandar ·

    对角线SSM在状态跟踪方面的表达能力限制

    arXiv:2603.01959v2 Announce Type: replace Abstract: State-Space Models (SSMs) have recently been shown to achieve strong empirical performance on a variety of long-range sequence modeling tasks while remaining efficient and highly-parallelizable. However, the theoretical understa…

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