RESEARCHarXiv CS.LG·vor 12T
A Simple State Space Model Excels at Multivariate Time Series Classification
Diese Forschung untersucht systematisch strukturierte Zustandsraummodelle (SSMs) für die Zeitreihenklassifizierung und vergleicht komplexe Mamba-basierte Architekturen mit einfacheren diagonalen SSMs (S4D). Überraschenderweise übertrifft S4D Mamba-Varianten konsistent in Genauigkeit und Effizienz bei großen Benchmarks, was die Annahme in Frage stellt, dass eine erhöhte Modellkomplexität zu besseren Leistungen in diesem Bereich führt.
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