智能序列建模的进展：从 S4 到 Mamba 的状态空间架构演进、权衡与应用
机器学习
2026-04-20 v3
摘要
结构化状态空间模型(SSMs)已成为序列建模中的变革性范式，解决了循环神经网络(RNNs)和 Transformer 所面临的梯度消失、顺序计算瓶颈和二次内存复杂度等关键限制。通过将结构化 recurrence 与状态空间表示相结合，SSMs 实现了线性或近线性计算规模，在长程依赖任务中表现卓越。本研究系统梳理了 SSMs 的演进，从基础结构化状态空间序列(S4)模型到现代变体如 Mamba、简化结构化状态空间序列(S5)和 Jamba，分析了增强计算效率、内存优化和推理速度的架构创新。我们批判性地评估了 SSM 设计中固有的权衡，如在表达性与计算约束之间进行平衡，以及集成混合架构以实现特定领域的性能。涵盖自然语言处理、语音识别、计算机视觉和时间序列预测等领域，SSMs 在处理超长序列方面展现出领先于基于 Transformer 的模型的速度和内存利用率优势。案例研究突出了诸如实时语音合成和基因组序列建模等应用，其中 SSMs 将推理延迟降低最高可达 60%。然而，训练动力学、可解释性和硬件感知优化等挑战仍然存在。我们 concludes with 对 SSMs 在可扩展深度学习中重塑潜力的前瞻分析，提出混合系统、理论保证以及在资源受限环境中更广泛采用的方向。
引用
@article{arxiv.2503.18970,
title = {Advancing Intelligent Sequence Modeling: Evolution, Trade-offs, and Applications of State- Space Architectures from S4 to Mamba},
author = {Shriyank Somvanshi and Md Monzurul Islam and Mahmuda Sultana Mimi and Sazzad Bin Bashar Polock and Gaurab Chhetri and Anandi Dutta and Amir Rafe and Subasish Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18970},
year = {2026}
}
备注
30 pages, 8 figures, 3 tables