論文の概要: HiPPO-Prophecy: State-Space Models can Provably Learn Dynamical Systems in Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09375v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 15:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-15 22:48:56.079362
• Title: HiPPO-Prophecy: State-Space Models can Provably Learn Dynamical Systems in Context
• Title（参考訳）: HiPPO-Prophecy:状態空間モデルはコンテキストで動的システムを学ぶことができる
• Authors: Federico Arangath Joseph, Kilian Haefeli, Noah Liniger, Caglar Gulcehre,
• Abstract要約: 本研究では、状態空間モデル(SSM)の文脈内学習能力について検討する。 我々はSSMの新たな重み構造を導入し、任意の力学系の次の状態を予測できるようにした。 我々は、連続SSMが任意の入力信号の微分を近似できることを示すために、HiPPOフレームワークを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5416466085090772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work explores the in-context learning capabilities of State Space Models (SSMs) and presents, to the best of our knowledge, the first theoretical explanation of a possible underlying mechanism. We introduce a novel weight construction for SSMs, enabling them to predict the next state of any dynamical system after observing previous states without parameter fine-tuning. This is accomplished by extending the HiPPO framework to demonstrate that continuous SSMs can approximate the derivative of any input signal. Specifically, we find an explicit weight construction for continuous SSMs and provide an asymptotic error bound on the derivative approximation. The discretization of this continuous SSM subsequently yields a discrete SSM that predicts the next state. Finally, we demonstrate the effectiveness of our parameterization empirically. This work should be an initial step toward understanding how sequence models based on SSMs learn in context.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、状態空間モデル(SSM)の文脈内学習能力について検討し、その基礎となるメカニズムに関する最初の理論的説明を行う。 本研究では,SSMの新たな重み構造を導入し,パラメータの微調整を伴わずに過去の状態を観察した上で,任意の力学系の次の状態を予測できるようにする。 これは、連続SSMが任意の入力信号の微分を近似できることを示すためにHiPPOフレームワークを拡張することで達成される。 具体的には、連続SSMに対する明示的な重み構造を見つけ、微分近似に縛られた漸近誤差を与える。 この連続SSMの離散化は次の状態を予測する離散SSMを生成する。 最後に,パラメータ化の有効性を実証的に示す。 この作業は、SSMに基づくシーケンスモデルがどのように文脈で学習するかを理解するための最初のステップである。

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