MS-SSM：用于高效序列建模的多尺度状态空间模型

本文介绍了 MS-SSM，一种多尺度状态空间模型，旨在提高序列建模效率和捕捉长程依赖关系。它通过结合多分辨率处理和动态尺度混合器来解决传统 SSM 的局限性。这项研究意义重大，因为它提供了一种新颖的方法来提高内存效率并对各种数据类型中的复杂结构进行建模，从而有可能提高时序分析、图像识别和自然语言处理等任务的性能。

• •MS-SSM 是一种多尺度状态空间模型。
• •它解决了传统 SSM 的局限性。
• •它使用多分辨率处理和动态尺度混合器。
• •它改进了序列建模，尤其是在长程和分层任务中。
• •它在各种基准测试中优于之前的基于 SSM 的模型。