English(EN) Distributed Learning with Selective State Space Models: Architecture-Aware Convergence Analysis

新分析探讨了 Mamba2 状态空间模型的联邦学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-05 04:00

研究人员开发了应用于选择性状态空间模型（SSM），如 Mamba2 的联邦学习算法的新收敛性分析。现有的联邦学习方法在很大程度上是与架构无关的，并且没有考虑到现代 SSM 的独特特性。该研究推导了 SSM 的面向架构的界限，并在此背景下分析了 FedAvg 和 FedProx 的性能。在 Mamba2 语言建模的各种文本域上进行了实验，以验证这些界限并解释 SSM 联邦学习算法的行为。 AI

影响为将联邦学习应用于先进的序列模型提供了理论基础，可能改进隐私保护的模型训练。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Adam Piaseczny, Md Kamran Chowdhury Shisher, Shiqiang Wang, Christopher G. Brinton · 2026-10-05 04:00

具有选择性状态空间模型的分布式学习：面向架构的收敛性分析

arXiv:2610.02659v1 Announce Type: cross Abstract: Modern state space models (SSMs), such as Mamba2, provide a compelling alternative to transformers by combining linear-time sequence modeling with recurrent state-space dynamics. However, the behavior of SSMs in distributed learni…

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