TSMamba:基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型

TSMamba:实现线性复杂度,显著提升处理效率通过选择性状态空间实现信息的高效过滤与保留双向编码器设计前向编码器:捕捉因果关系依赖后向编码器:提取反向时间关系时间卷积模块:对齐前向和后向表示2.两阶段迁移学习方法TSMamba采用创新的两阶段迁移学习方法,有效解决了训练数据不足的问题:第一阶段-骨干网络...

从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

(b)生成流网络(GFlowNets):是一种用于离散组合空间(例如模型空间)的基于抽样的近似推断的通用工具[72-74]。从技术上讲,这是一个状态-动作策略,其状态是结构。例如,动作可以是向模型中添加或删除节点。该策略隐式编码了近似后验:近似后验\(Q(m)\)是其最终状态的分布,因此我们可以通过运行策略从后验中...

量子力学表示理论的一种实现

其中σz是泡利矩阵的z分量，σ+，σ-是二能态的升降算符，Δ是二能态的能量之差，ω是场的角频率(模型已约定??=1)，λ是耦合常量。有意义的是，JC模型是量子理论后来发现的唯一严格可解问题。此模型严格可解的物理原由是其能量本征态被限制在状态空间的一个小的子空间里了。若令系统的定态解取如下形式...

BAAI:第一原理的脑和认知科学的人工智能,6大角度

在神经网络中,状态向量对应于网络状态空间中的一个点,其所有邻近状态都演化到该点。因此,这个状态向量是一个吸引子,对应于网络能量空间中的局部最小值,如图1A所示。在离散吸引子网络中,每个吸引子都有自己的吸引域。从随机状态开始,网络的循环动力学降低能量,直到将网络状态驱动到具有局部最小能量的邻近吸引子状态。

大盘点 | 自动驾驶中的规划控制概述

前馈用于生成参考轨迹,而反馈用于补偿干扰和误差。状态空间控制,通常称为现代控制,是一种尝试通过检查系统状态来控制系统整个矢量作为一个单元的技术。ModelPredictiveControl(MPC)模型预测控制一种基于模型的闭环优化控制方法(如图所示),其表示为如下优化问题:...

Transformer、RNN和SSM的相似性探究:揭示看似不相关的LLM架构之间...

在下一节中将讨论这种矩阵类型的一个重要例子——半可分离矩阵,它与状态空间模型有着密切的联系(www.e993.com)2024年11月16日。半可分离矩阵与状态空间模型让我们回顾一下(离散化的)状态空间模型(SSM)的定义。SSM是一类连接1维输入x_t、r维隐藏状态h_t和1维输出u_t的序列模型,其数学表达式如下:...

通向AGI之路|人工智能史上最重磅的19篇论文,系统展示AI如何从象牙...

《使用结构化状态空间高效建模长序列》(2021)AlbertGu、KaranGoel、ChristopherRé这篇论文通常缩写为S4,它提出了一种利用状态空间模型(SSM)处理长序列的新方法。RNN和CNNS很难捕捉非常长的序列(数千个元素或更多)中的长距离依赖关系。S4通过使用SSM来解决这个问题,SSM具有更有效地处理长距离依...

黄仁勋最新专访:芯片短缺难以结束,下个Transformer已经出现

01英伟达CEO黄仁勋在专访中分享了对未来科技发展的预测,认为空间模型将统一一切,下一个Transformer可能已经出现。02黄仁勋表示,英伟达在AI芯片市场的销售额中占据了超过70%的份额,正接近2万亿美元的市值。03然而,黄仁勋也指出,英伟达面临着美中科技战和监管机构的重重压力,需要继续创新以保持竞争优势。

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

其中,F表示刻画了所有交互作用的非线性函数,{k}表示控制参数集,控制系统的状态并且具有时间独立性。非线性演化方程包含噪声υ(t)的影响,这在之后会考虑,但非现在。状态向量及其演化方程也可进行扩展,以体现状态变量的空间依赖性,但此处仅考虑空间离散系统就已足够了。详细的数学方法见Haken(1983)。

万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划

POMDP为解决自动驾驶车辆在不确定性环境中规划决策问题的建模提供一个数学框架。POMDP通常用一个八元组表示。S表示状态空间。A表示动作空间。表示观测空间。T表示状态转移模型,表示在状态s()下执行动作为a(),得到下一时刻的状态为的概率。在自动驾驶系统中,下一时刻的状态通常还需要考虑交通参与者的运动学模型。O表...