多层SSM表达能力受深度与精度约束
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多层SSM表达能力受深度与精度约束
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AI 综述
Nikola Zubić 等作者发表论文,研究多层状态空间模型(SSM)的表达能力与局限。研究证明,任意 L 层 SSM 要精确求解 (L+3)-函数复合,必须满足 d²p=Ω(N/L³),其中 d 为状态维度、p 为单标量精度;而 (K+1) 层广义 SSM 在 d=1、p=Θ(log N) 时可精确求解 K-函数复合,由此给出该形式问题族的最坏情况深度层级。 研究进一步区分输入后推理与输入交错推理:前者无法绕开基于通信的下界,后者在持久内存粒度上可与通用确定性单遍流式算法双向模拟。
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最新进展10月23日 12:00
多层 SSM 的表达能力与局限研究报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv cs.AI多层 SSM 的表达能力与局限研究
研究证明,任意 L 层 SSM 求解 (L+3)-函数复合必须满足 d²p=Ω(N/L³),其中 d 为状态维度、p 为单标量精度;而 (K+1) 层广义 SSM 在 d=1、p=Θ(log N) 时可精确求解 K-函数复合,给出该形式问题族的最坏情况深度层级。研究进一步区分输入后推理与输入交错推理:前者无法绕开基于通信的下界,后者在持久内存粒度上可与通用确定性单遍流式算法双向模拟。
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