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SSM与Mamba模型学习

是一种基于RRN的用于描述系统状态随时间变化的数学模型,由状态方程和观测方程组成。连续空间的时序建模状态方程通常是一个一阶或高阶的线性或非线性微分方程,描述系统状态如何随时间演化。观测方程通常是一个线性或非线性方程,表示观测数据与系统状态之间的关系,描述如何从系统状态中获得观测数据。ABC是固定的,所以叫时不变。SSM思路是从LTI线性时不变系统到线性最后到非线性,牺牲通用性,换得特定场景的高性能

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