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状态空间模型权威发布_状态空间模型中各种字母的含义(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

状态空间模型

这本书让我彻底顿悟时间序列建模！ 𐟓š 这本书提供了时间序列建模的全方位指导，从基础概念到高级技术都有详细介绍。第二版对初版进行了全面更新，涵盖了最新的理论和方法。 𐟓ˆ 书中详细讲解了各种时间序列模型，如ARIMA、GARCH、状态空间模型等，并深入探讨了这些模型的理论基础和实际应用。通过详细的数学推导和算法描述，读者可以了解如何使用现代计算工具来高效地估计模型参数和进行预测。 𐟒𛠧쬤𚌧‰ˆ还加入了对计算机软件和编程工具的讨论，为读者提供了实际操作的指导，提高了模型的实现和应用能力。 𐟓Š 为了帮助读者将理论知识应用于实际问题，书中提供了丰富的案例分析和数据示例。这些案例展示了如何在不同领域中应用时间序列分析，如金融市场、经济数据和气象预报等。通过这些实践案例，读者可以掌握如何处理真实数据中的挑战，并进行有效的推断和预测，从而提升了实际操作的能力。

Mamba架构创新：性能提升100倍！ Mamba架构的最新进展表明，通过采用一种创新的Transformer模型，新模型的性能达到了前所未有的水平，而且仅需1%的计算量。这一成果是由Mamba主创之一Albert Gu领衔的研究团队所实现的。 Transformer模型因其二次自注意力机制而闻名，这种机制能够高效地捕捉序列数据中的长距离依赖关系。然而，这种机制也带来了巨大的计算成本，尤其是在处理长序列时。为了解决这一问题，学界提出了多种新架构，如Mamba和RWKV，它们在微调和推理时的成本更低。尽管如此，Transformer模型的预训练已经投入了大量的计算资源，因此，研究人员开始思考如何在此基础上进一步提升模型性能。他们提出了一种名为MOHAWK的蒸馏方法，利用预训练的Transformer模型来训练状态空间模型（SSMs）。这种方法的核心在于，无论是注意力机制、线性注意力还是Mamba的结构化掩码注意力SMA，它们都是跨输入长度维度的序列转换，并且都拥有各自的矩阵混合器，如softmax。 MOHAWK方法将序列模型架构分解为独立的序列混合和通道混合块。例如，Transformer由注意力（序列混合器）和多层感知器（MLP，通道混合器）块组成。通过这种分解，可以对模型的每个元素进行蒸馏。蒸馏过程分为三个阶段：矩阵对齐、隐藏状态对齐和权重转移及知识蒸馏。在最后一个阶段，通过端到端训练，将权重转移，最终使用极少的训练数据来完成网络的蒸馏。通过MOHAWK方法，研究团队成功地修改了Phi-Mamba模型。Phi-Mamba结合了Mamba-2和Phi-1.5的特点，通过预训练的Transformer模型学习，同时作为状态空间模型，在处理长序列上比传统Transformer架构更高效。令人印象深刻的是，Phi-Mamba仅使用了3B token进行蒸馏，数据量仅为从头训练模型的1%，但性能却达到了开源非Transformer架构中的最高水平。实验结果表明，通过更好的隐藏状态对齐，可以显著提高后续阶段的性能。此外，研究团队还发布了混合Phi-Mamba-1.5B模型，该模型通过5B token蒸馏，与类似混合模型的表现相当，但只使用了4层注意力层。

#大模型日报# ai前沿动态【部分可观测性条件下深度强化学习的状态空间层中的不确定性表征】链接：论文概述：本文提出在增强学习中的递归actor-critic架构中，使用卡尔曼滤波层作为序列建模模型，以处理部分可观测的环境。卡尔曼滤波层在线性状态空间模型中进行闭式高斯推断。它输出一个概率滤波后的状态表示。卡尔曼滤波层可以直接替换RNN和Transformer等其他递归层，但重要的是它包含对潜在状态的明确概率滤波。实验表明，在需要对状态不确定性推理的任务中，卡尔曼滤波层的表现显著优于确定性有状态模型。

「资讯」【NVIDIA 推出适用于小型 LLM 的全新混合架构 Hymba】据analyticsindiamag 11月23日报道，英伟达NVIDIA 近日推出了小型语言模型（LLM） Hymba-1.5B-Base，它将 Transformer 注意力机制与状态空间模型 (SSM) 相结合,旨在提高自然语言处理任务的效率。与其他小型LLM相比，Hymba-1.5B-Base 表现出了显著的优势。它在 20 亿参数下的表现优于所有公开可用的模型，并且超越了 Llama-3.2-3B，平均准确率提高了 1.32%，缓存大小减少了 11.67 倍，吞吐量提高了 3.49 倍。 Hugging Face 的技术主管Philipp Schmid表示：“Hymba 的表现优于其他小型LLM，如 Meta 3.2 或 SmolLM v2，而LLM仅在 1.5T Tokens 上进行训练。” NVIDIA还提供了一个安装脚本以方便环境配置，支持CUDA版本12.1和12.4。NVIDIA 承认，Hymba是在互联网数据上训练的，其中包括恶意语言、不安全内容和社会偏见。因此，Hymba可能会反映这些偏见，对恶意提示产生恶意反应，甚至在中性提示下也会产生不准确或不相关的文本。 NVIDIA为Hymba开发制定了道德准，并强调共同责任在创建值得信赖的AI方面尤为重要，建议用户负责任地使用该模型，同时注意其局限性。（编译：雅慧）链接：网页链接

Python时间序列分析必读教程！嘿，大家好！今天我要和大家分享一本书，叫做《通过Python进行时间序列的分析与预测》。这本书真的是时间序列分析领域的宝藏！它详细介绍了时间序列分析和预测的各种方法和技术，特别是如何用Python来实现这些方法。无论你是统计学、经济学还是数据科学的学生，或者是对时间序列分析感兴趣的人工智能和数据科学从业者，这本书都值得一读。大纲概览 𐟓š 时间序列概念和Python基础：这本书从最基本的时间序列概念开始，介绍了如何用Python来处理时间序列数据。探索性时间序列数据分析：这部分内容主要是通过一些实例来展示如何探索和理解时间序列数据。平稳时间序列模型：介绍了各种平稳时间序列模型，包括ARMA和ARIMA模型，以及它们的建模和预测方法。非平稳时间序列模型：这部分内容涵盖了非平稳时间序列的分析和建模，比如随机游走模型和单位根检验。金融时间序列及相关模型：这本书特别提到了金融时间序列的分析，包括股票价格、汇率等，并介绍了相关的模型和方法。多元时间序列分析：多元时间序列分析是现代数据分析的重要部分，这本书也详细介绍了如何处理多元时间序列数据。状态空间模型和马尔可夫切换模型：这些模型在经济学和金融学中非常常见，这本书也提供了详细的介绍和实现方法。非平稳性与协整：这部分内容主要是关于非平稳时间序列的协整分析和处理方法。现代机器学习方法：最后，这本书还介绍了10种现代机器学习方法在时间序列分析中的应用，真的是非常全面。总结 𐟓 总的来说，《通过Python进行时间序列的分析与预测》是一本非常适合初学者和进阶者的教科书。无论你是学生还是专业人士，这本书都能帮助你更好地理解和应用时间序列分析的各种方法和技术。赶紧去读一读吧！

剑桥大学推荐的马尔可夫链与随机稳定性指南 𐟓š 这本书为理解随机动态系统提供了全面的入门和基础。马尔可夫链理论至今仍然具有重要意义，原因有两个：首先，马尔可夫模型的应用范围不断扩大，从现代通信网络到分子生物数据分析，掌握和理解这些模型的基本原理是值得的，无论是稳定性还是对参数变化的敏感性。其次，统计理论内在地需要马尔可夫链模型，因为它可能是数据依赖性的最简单和最自然的模型，它在科学文献中推广了标准的演化方程，如常微分方程或偏微分方程模型。例如，时间序列分析和贝叶斯统计计算都大量使用马尔可夫链理论。 𐟓– 目录：第一部分：通信与再生启发式方法马尔可夫模型转移概率不可约性伪原子拓扑与连续性非线性状态空间模型第二部分：稳定性结构暂态与复发哈里斯和拓扑复发 š„存在性漂移与规律性不变性与紧性第三部分：收敛性遍历性 f-遍历性与f-规律性几何遍历性 V-均匀遍历性样本路径与极限定理正性广义分类准则第四部分：附录概念导图稳定性检验模型假设术语表数学背景知识概要这本书为研究生课程中的统计学系提供了宝贵的资源，帮助学生们更好地理解和应用马尔可夫链理论。

𐟎蠍amba图像融合的动态增强技术 𐟔 探索FusionMamba，一种革新性的多模态图像融合方法。该方法巧妙结合了高效的视觉状态空间模型与动态卷积及通道注意力，不仅提升了Mamba的整体性能，还强化了其局部增强能力，同时减少了信道冗余。 𐟒ᠧ‰𙨉𒥜褺Ž引入了动态特征融合模块（DFFM），其中包括两个动态特征增强模块（DFEM）和一个跨模态融合Mamba模块（CMFM）。前者专注于动态纹理和差异的感知增强，后者则致力于模态间相关特征的提炼，同时抑制多余信息。 𐟓Š 在多项任务中，如CT-MRI、PET-MRI、SPECT-MRI医学图像融合，以及红外与可见光的图像融合，FusionMamba均展现了卓越的性能，证明了其模型的泛化能力。 𐟌Ÿ 主要贡献包括： 1️⃣ 创新了动态特征增强的Mamba图像融合模型，为CNN和变压器方法提供了新视角。 2️⃣ 引入了动态视觉状态空间（DVSS）块，通过局部特征动态增强和信道冗余减少，优化了标准Mamba模型。 3️⃣ 特征融合模块精准提取源图像关键信息，并探索了不同模式间的关系。 4️⃣ 构建了高效通用的图像融合框架，在各类图像融合任务中均实现了领先性能。

大模型热门研究方向，你还在等什么？今天我们来聊聊几个目前最热门的大模型研究方向，这些方向旨在解决大模型在实际应用中的各种问题。希望这些信息能给那些对大模型感兴趣但不知道从哪儿入手的小伙伴们一些启发。检索增强生成（RAG）𐟔𐟓œ 检索增强生成（RAG）通过结合信息检索和文本生成来提升AI系统的性能。它的核心优势在于能够利用外部知识库来辅助生成过程，从而提高生成内容的准确性和鲁棒性。结合大模型的强大生成性能，RAG在问答系统、文档生成、自动摘要、智能助手和知识图谱填充等多种NLP任务中都能发挥重要作用。大模型Agent𐟤–𐟌 随着大模型应用场景的复杂化，单纯依赖大模型已经难以应对。构建大模型Agent成为了大势所趋，被认为是下一代人工智能的关键。其研究重点在于多任务学习、常识推理和持续学习，旨在提高Agent在广泛任务上的表现和适应性。 Mamba𐟐𐟒ꊊMamba是一种选择性结构状态空间模型，它的优势在于能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。该技术缓解了CNN的建模约束，并提供了类似于Transformers的高级建模能力，又避免了与Transformer相关的二次计算复杂性。自从问世以来，Mamba能否替代Transformers就一直是围绕在它身上挥之不去的问题。大模型高效微调𐟔簟’ኊ在大模型的微调过程中，可以采取不同的策略，主要分为全量微调和参数高效微调两大类。全量微调需要大量的计算资源，并可能在提升特定任务性能的同时损失其他领域的表现。为了解决这些问题，参数高效微调（PEFT）技术通过仅更新模型中的一部分参数来减少训练时间和计算成本。PEFT包括多种方法，如Prefix Tuning，Prompt Tuning，P-Tuning，Adapter Tuning，以及LoRA。 MoE结合大模型𐟌𐟒ኊMoE（混合专家模型）不是一项新技术，最早是由剑桥的研究人员在1991年提出。但是随着近年来大模型参数规模的不断拓展，以及大模型多任务的应用，该技术也成为了当前研究的热点。随着模型参数规模的不断增大，模型性能也会不断的提升，并会出现涌现现象，这也是当前大模型爆火的主要原因。如何用更少的训练步数训练一个更大的模型呢？MoE技术主要就是干这件事情。希望这些信息能帮你找到一个值得研究的方向！再不入坑就真的晚了！

𐟧 xLSTM：扩展的长短期记忆网络 𐟔 1990年代，LSTM（长短期记忆网络）凭借其恒误差反馈和门控机制成为了深度学习的明星。然而，随着Transformer技术的崛起，LSTM在某些大规模应用中显得力不从心。𐟤” 那么，如何将LSTM扩展并融入现代大语言模型的先进技术呢？ 𐟒ᠦˆ‘们引入了指数门控机制，结合规范化和稳定化技术，对LSTM的记忆体结构进行了改进。由此，我们得到了sLSTM，它融合了标量记忆和标量更新；以及mLSTM，它采用了矩阵记忆和协方差更新规则，实现了完全并行处理。𐟚€ 𐟔— 这些改进后的LSTM被巧妙地整合进残差块中，形成了xLSTM块。通过堆叠这些xLSTM块，我们构建出了xLSTM结构。这种新型结构在性能和扩展性上与最新的Transformer和状态空间模型不相上下。𐟌Ÿ 𐟎‰ 通过这些创新，我们成功地将LSTM扩展到了新的高度，为语言模型建构带来了新的可能性。未来，我们期待xLSTM在更多领域的应用和突破！

强化学习算法创新的七大建议强化学习在人工智能领域的应用越来越广泛，但仍然有许多挑战和未解决的问题。以下是一些创新的建议，旨在提升强化学习算法的性能和效率： 𐟔 引入注意力机制：通过注意力机制，模型可以更专注于对决策有关键影响的状态特征或动作序列。这种方法可以显著提升学习效率和性能。 𐟓Š 基于图神经网络的强化学习：利用图神经网络处理具有图结构状态空间或动作空间的强化学习任务。图神经网络能够精准捕捉节点间的复杂关联，从而解决传统强化学习难以应对的复杂交互问题。 𐟤– 结合对抗性训练：通过构建对抗性样本或对手来强化模型的稳健性和泛化能力。这种方法可以模拟现实中的干扰和不确定性因素，使模型更好地适应复杂多变的环境。 𐟓š 基于记忆机制的强化学习：利用记忆机制存储和复用过往经验。通过构建记忆库或运用循环神经网络等结构，模型可以留存并运用先前的状态、动作及奖励信息，加快学习速率并优化决策质量。 𐟏›️ 层次化强化学习：将复杂任务拆解为多个子任务或层次，分别在不同层级开展学习与决策。这种方法可以降低问题的复杂程度，提升学习效率，并使模型更易于理解。 𐟓š 基于知识融合的强化学习：整合知识表示与推理技术以强化强化学习算法的功能。通过运用领域知识或先验知识构建状态表征、动作抉择或奖励函数，可以推动学习进程并优化模型性能。 𐟤 多智能体强化学习：处理多个智能体在共同环境中交互协作的问题。通过精心设计适宜的通信机制、协作策略与竞争机制，实现资源的高效利用与复杂任务的圆满达成。这些创新点不仅提升了强化学习算法的性能，还为解决实际问题提供了新的思路和方法。

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