Time Series Classification

A Simple State Space Model Excels at Multivariate Time Series Classification

Esta investigación estudia sistemáticamente los modelos de espacio de estados estructurados (SSM) para la clasificación de series temporales, comparando arquitecturas complejas basadas en Mamba con SSM diagonales más simples (S4D). Sorprendentemente, S4D supera consistentemente a las variantes de Mamba en precisión y eficiencia en grandes benchmarks, desafiando la suposición de que una mayor complejidad del modelo conduce a un mejor rendimiento en este dominio.