Что такое S4 (Structured State Space)?

S4, что означает Structured State Space (Структурированное Пространство Состояний), — это новая и очень влиятельная архитектура для моделирования последовательностей. Она разработана для эффективной обработки очень длинных зависимостей в данных, что является традиционной проблемой для многих моделей нейронных сетей. S4 основана на принципах моделей пространства состояний в непрерывном времени, которые элегантно дискретизируются и структурируются для создания вычислительно эффективной модели, которую можно обучать как стандартную сверточную или рекуррентную нейронную сеть. Она послужила фундаментальной основой для нового класса моделей, включая популярную архитектуру Mamba, продемонстрировав мощную альтернативу механизму внимания Трансформера.

Ключевые Особенности

• Эффективное Моделирование Долгосрочных Зависимостей: S4 может улавливать связи в последовательностях длиной в десятки тысяч шагов, что значительно превосходит типичные возможности традиционных RNN и часто превосходит Трансформеры в очень длинных контекстах.
• Быстрое Обучение и Вывод: Архитектура структурирована как глубокая модель пространства состояний, которую можно параметризовать как сверточную нейронную сеть (CNN) для параллельного обучения и как рекуррентную нейронную сеть (RNN) для эффективного авторегрессионного вывода.
• Основа на Непрерывном Времени: Ее механика вдохновлена непрерывными системами, в частности, фреймворком HiPPO, который предоставляет принципиальный способ поддержания сжатой истории входной последовательности во времени.
• Универсальность: S4 продемонстрировала передовые или конкурентоспособные результаты в широком спектре модальностей данных, включая аудио, временные ряды, изображения и естественный язык.

Сферы Применения

• Генерация и Классификация Аудио: S4 отлично справляется с моделированием необработанных аудиосигналов, достигая лучших результатов на таких бенчмарках, как Speech Commands.
• Прогнозирование Временных Рядов: Его способность запоминать длинные истории делает его идеальным для сложных задач прогнозирования временных рядов.
• Обработка Естественного Языка (NLP): S4 успешно применяется для классификации длинных документов и задач ответов на вопросы.
• Последовательная Обработка Изображений: Он может обрабатывать изображения пиксель за пикселем, достигая высоких результатов на бенчмарках, таких как последовательный CIFAR-10.

Начало Работы

Вот упрощенный пример использования отдельного слоя S4 в PyTorch. Предполагается, что у вас есть реализация слоя S4, например, из официального репозитория.

```python import torch import torch.nn as nn

Предполагая, что реализация слоя S4 доступна

from s4_layer import S4Layer

class S4Model(nn.Module): def init(self, d_input, d_model, d_output, n_layers): super().init()

    self.prenorm = nn.LayerNorm(d_model)
    
    # Стек слоев S4
    self.s4_layers = nn.ModuleList()
    for _ in range(n_layers):
        self.s4_layers.append(S4Layer(d_model))
        
    # Линейная проекция на выход
    self.fc = nn.Linear(d_model, d_output)

def forward(self, x):
    """
    Вход x имеет форму (B, L, d_input)
    """
    x = self.prenorm(x)
    
    # Проход через слои S4
    for layer in self.s4_layers:
        x = layer(x)
        
    # Получение последнего выхода для классификации
    x = x[:, -1, :]
    
    # Финальная проекция
    x = self.fc(x)
    return x

Пример использования

d_input = 1 # Размерность входного признака d_model = 128 # Размерность модели d_output = 10 # Количество классов n_layers = 4 # Количество слоев S4

model = S4Model(d_input, d_model, d_output, n_layers) test_input = torch.randn(32, 1024, d_model) # Пакет из 32 последовательностей длиной 1024

output = model(test_input) print(“Форма выхода:”, output.shape) # Ожидается: (32, 10)

Стоимость

S4 — это исследовательский проект с открытым исходным кодом, выпущенный под лицензией MIT. Он полностью бесплатен для академического и коммерческого использования.