具有不连续门控的选择性状态空间模型的正则性与稳定性
机器学习
2026-02-25 v2 动力系统
最优化与控制
机器学习
摘要
深度选择性状态空间模型(SSMs)的状态空间参数由选择信号在线调制,具有强大的表达能力,但给稳定性分析带来了挑战,尤其是在不连续门控下。我们通过无源性和输入-状态稳定性(ISS)的视角研究连续时间选择性SSM,明确区分选择调度与驱动(端口)输入。首先,我们证明状态严格耗散性()与存储泛函上的二次界相结合,意味着齐次轨迹()的指数衰减,从而产生指数遗忘。其次,通过冻结选择(),我们得到一个无源线性时变输入-输出子系统,并证明其最小可用存储必然是二次的,,其中,这适应了门控引起的不连续性。第三,在单个二次存储为所有容许选择调度一致证明无源性的强假设下,我们推导出参数化LMI和门控的通用核约束,形式化了“不可逆遗忘”结构。最后,我们给出了关于端口输入的全局ISS的充分条件,该条件对所有容许选择调度一致成立,并在针对性的仿真研究中验证了主要预测。
引用
@article{arxiv.2505.11602,
title = {Regularity and Stability Properties of Selective SSMs with Discontinuous Gating},
author = {Nikola Zubić and Davide Scaramuzza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.11602},
year = {2026}
}
备注
26 pages, 6 theorems, 2 figures, 1 table