論文の概要: Generalization Error Analysis for Selective State-Space Models Through the Lens of Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01473v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 16:05:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:53.912327
• Title: Generalization Error Analysis for Selective State-Space Models Through the Lens of Attention
• Title（参考訳）: 注意レンズによる選択状態空間モデルの一般化誤差解析
• Authors: Arya Honarpisheh, Mustafa Bozdag, Mario Sznaier, Octavia Camps,
• Abstract要約: ステートスペースモデル(State-space Model、SSM)は、トランスフォーマーの代替として登場した新しい基礎モデルである。 本稿では,MambaアーキテクチャとMamba-2アーキテクチャのコアコンポーネントである選択SSMの詳細な理論的解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8998926117101367
• License:
• Abstract: State-space models (SSMs) are a new class of foundation models that have emerged as a compelling alternative to Transformers and their attention mechanisms for sequence processing tasks. This paper provides a detailed theoretical analysis of selective SSMs, the core components of the Mamba and Mamba-2 architectures. We leverage the connection between selective SSMs and the self-attention mechanism to highlight the fundamental similarities between these models. Building on this connection, we establish a length independent covering number-based generalization bound for selective SSMs, providing a deeper understanding of their theoretical performance guarantees. We analyze the effects of state matrix stability and input-dependent discretization, shedding light on the critical role played by these factors in the generalization capabilities of selective SSMs. Finally, we empirically demonstrate the sequence length independence of the derived bounds on two tasks.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデル(SSM)は、トランスフォーマーの魅力的な代替品として登場した新しい基礎モデルのクラスであり、シーケンス処理タスクのアテンションメカニズムである。 本稿では,MambaアーキテクチャとMamba-2アーキテクチャのコアコンポーネントである選択SSMの詳細な理論的解析を行う。 選択的なSSMと自己認識機構の接続を利用して、これらのモデル間の基本的な類似点を明らかにする。 この接続に基づいて、選択的なSSMに対して有界な被覆数に基づく長独立一般化を確立し、それらの理論的性能保証についてより深く理解する。 我々は、状態行列安定性と入力依存離散化の影響を解析し、選択SSMの一般化能力においてこれらの因子が果たす重要な役割について光を遮蔽する。 最後に、2つのタスクで導出した境界のシーケンス長独立性を実証的に示す。

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