論文の概要: A Survey on Structured State Space Sequence (S4) Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18970v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 01:55:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:37.652364
• Title: A Survey on Structured State Space Sequence (S4) Models
• Title（参考訳）: 構造化状態空間列(S4)モデルに関する調査
• Authors: Shriyank Somvanshi, Md Monzurul Islam, Mahmuda Sultana Mimi, Sazzad Bin Bashar Polock, Gaurab Chhetri, Subasish Das,
• Abstract要約: シーケンスモデリングの最近の進歩は、構造化状態空間モデル(Structured State Space Models, SSMs)の出現につながっている。 SSMは構造的再帰と状態空間表現を利用して、線形またはニア線形複雑度で優れたロングシーケンス処理を実現する。 この調査は、AIとディープラーニングにおけるSSMベースのアーキテクチャの進歩、トレードオフ、今後の方向性を詳述した、研究者や実践者の構造化ガイドとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Recent advancements in sequence modeling have led to the emergence of Structured State Space Models (SSMs) as an efficient alternative to Recurrent Neural Networks (RNNs) and Transformers, addressing challenges in long-range dependency modeling and computational efficiency. While RNNs suffer from vanishing gradients and sequential inefficiencies, and Transformers face quadratic complexity, SSMs leverage structured recurrence and state-space representations to achieve superior long-sequence processing with linear or near-linear complexity. This survey provides a comprehensive review of SSMs, tracing their evolution from the foundational S4 model to its successors like Mamba, Simplified Structured State Space Sequence Model (S5), and Jamba, highlighting their improvements in computational efficiency, memory optimization, and inference speed. By comparing SSMs with traditional sequence models across domains such as natural language processing (NLP), speech recognition, vision, and time-series forecasting, we demonstrate their advantages in handling long-range dependencies while reducing computational overhead. Despite their potential, challenges remain in areas such as training optimization, hybrid modeling, and interpretability. This survey serves as a structured guide for researchers and practitioners, detailing the advancements, trade-offs, and future directions of SSM-based architectures in AI and deep learning.
• Abstract（参考訳）: 近年のシーケンスモデリングの進歩により、リカレントニューラルネットワーク(RNN)やトランスフォーマーの代替として構造化状態空間モデル(SSM)が出現し、長距離依存性モデリングと計算効率の課題に対処している。 RNNは勾配とシーケンシャルな非効率に悩まされ、トランスフォーマーは二次的な複雑さに直面している一方、SSMは構造的再帰と状態空間表現を活用し、線形またはニア線形の複雑さで優れたロングシーケンス処理を実現する。 このサーベイは、SSMの包括的なレビューを提供し、基礎的なS4モデルから、その後継であるMamba、Simplified Structured State Space Sequence Model (S5)、Jambaへの進化をトレースし、計算効率、メモリ最適化、推論速度の改善を強調した。 自然言語処理 (NLP) や音声認識, 視覚, 時系列予測といった領域における従来のシーケンスモデルと比較することにより, 計算オーバーヘッドを低減しつつ, 長距離依存処理の利点を示す。 その可能性にもかかわらず、トレーニングの最適化、ハイブリッドモデリング、解釈可能性といった分野には課題が残っている。 この調査は、AIとディープラーニングにおけるSSMベースのアーキテクチャの進歩、トレードオフ、今後の方向性を詳述した、研究者や実践者の構造化ガイドとして機能する。

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