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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01473v2
• Date: Fri, 16 May 2025 19:25:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 17:08:52.046596
• 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, Octavia Camps, Mario Sznaier,
• Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)は、シーケンスモデリングタスクのためのトランスフォーマーの魅力的な代替品として登場した。 本稿では,マンバモデルの背後にあるコアアーキテクチャコンポーネントである選択SSMの理論的一般化分析について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8998926117101367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: State-space models (SSMs) have recently emerged as a compelling alternative to Transformers for sequence modeling tasks. This paper presents a theoretical generalization analysis of selective SSMs, the core architectural component behind the Mamba model. We derive a novel covering number-based generalization bound for selective SSMs, building upon recent theoretical advances in the analysis of Transformer models. Using this result, we analyze how the spectral abscissa of the continuous-time state matrix governs the model's training dynamics and its ability to generalize across sequence lengths. We empirically validate our findings on a synthetic majority task and the IMDb sentiment classification benchmark, illustrating how our theoretical insights translate into practical model behavior.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデル(SSM)は、最近、シーケンスモデリングタスクのためのTransformerの魅力的な代替品として登場した。 本稿では,マンバモデルの背後にあるコアアーキテクチャコンポーネントである選択SSMの理論的一般化分析について述べる。 本稿では,代用変圧器モデルの解析における最近の理論的進歩を基礎として,選択型SSMの数値ベース一般化を包含する新しい手法を提案する。 この結果を用いて、連続時間状態行列のスペクトルアブシサがモデルのトレーニング力学とシーケンス長をまたいで一般化する能力をどのように支配するかを解析する。 我々は,実験によって得られた知見を,総合的多数決タスクとIMDb感情分類ベンチマークで実証的に検証し,理論的な洞察が実際のモデル行動にどのように変換するかを考察した。

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