H3（Hungry Hippo）层：状态空间模型在Transformer中的早期探索与长距离记忆能力 各位听众，今天我们来深入探讨一种颇具潜力的Transformer替代方案——H3层，也称为Hungry Hippo。H3层代表了状态空间模型（State Space Models, SSMs）在Transformer架构中的早期探索，并在一定程度上展现了超越传统Transformer的长距离记忆能力。 本次讲座将从以下几个方面展开： 状态空间模型（SSM）基础：简要回顾SSM的基本概念和数学原理，为理解H3层奠定基础。 HiPPO矩阵与H3层的诞生：介绍HiPPO矩阵，解释它如何被用于初始化SSM，以及H3层诞生的背景。 H3层的架构与实现：详细剖析H3层的结构，包括状态转移、观测等关键组件，并提供代码示例。 H3层的优势与局限：讨论H3层在长距离依赖建模方面的优势，并分析其存在的挑战。 H3层的变体与未来发展方向：介绍一些H3层的变体模型，以及未来可能的研究方向。 1. 状态空间模型（SSM）基础 状态空间模型是一种描述系统状态随时间演变的数学模型。它广泛应用于控制理论、信号处理、时 …