Mamaba3--RNN、状态方程、勒让德多项式

一、简单回顾

在Mamba1和Mamba2中分别介绍了RNN和状态方程。

下面从两个图和两个公式出发，对RNN和状态方程做简单的回顾：
R N N : s t = W s t − 1 + U x t ； O t = V s t RNN: s_t = Ws_{t-1}+Ux_t；O_t = Vs_t RNN:st=Wst−1+Uxt；Ot=Vst
状态方程： x t ^ = A x t − 1 + B u t ； y = C x t 状态方程：\hat{x_t}=Ax_{t-1}+Bu_t；y=Cx_t 状态方程：xt^=Axt−1+But；y=Cxt

可以看到RNN的本质表达是一个状态方程。

再重复一遍状态变量、状态方程和输出方程的定义 ，加深理解：
状态变量：刻画系统状态的变量称为状态变量（比如机械系统中的速度、位置）。
状态方程：描述系统输入如何影响状态变量变化的方程。
输出方程：描述状态变量与输出变量关系的一组代数方程。

二、勒让德多项式

勒让德多项式可以被理解为一组多项式基函数，和傅里叶级数类似，允许将某个未知信号分解为不同多项式函数的组合。

三、记忆的本质

记忆是通过重新复盘过去发生的事情，且记忆的内容 f ^ ( t ) \hat{f}(t) f^(t) ≠ 事件本身 f ( t ) f(t) f(t) 。而是拟合逼近的关系.

对于一段序列信号，可以被一组基函数(S4中为勒让德多项式) e i ( t ) e_i(t) ei(t)进行线性组合来表示。即：
f ^ ( t ) = ∑ i = 1 ∞ c i e i ( t ) \hat{f}(t)=\sum_{i=1}^{\infty}c_ie_i(t) f^(t)=∑i=1∞ciei(t)

在真实场景中，信号是持续输入的，因此，拟合和逼近也是在持续进行。

其中 f < t f_{<t} f<t表示目标函数f在t时刻之前的逼近。即不同时刻对应着不同的拟合系数
t 1 时刻： f ^ < t 1 ( t ) = ∑ i = 1 N c t 1 , i e i ( t ) t 4 时刻： f ^ < t 4 ( t ) = ∑ i = 1 N c t 4 , i e i ( t ) t_1时刻：\hat{f}{<t_1}(t)=\sum{i=1}^Nc_{t_1,i}e_i(t) \\ t_4时刻：\hat{f}{<t_4}(t)=\sum{i=1}^Nc_{t_4,i}e_i(t) t1时刻：f^<t1(t)=i=1∑Nct1,iei(t)t4时刻：f^<t4(t)=i=1∑Nct4,iei(t)

在上式中，勒让德多项式 e i ( t ) e_i(t) ei(t)是固定的，c i c_i ci表示多项式基函数的系数，且随着输入 f ( t ) f(t) f(t)不断更新。 介绍到这里，脑子里有一个想法，前面介绍的状态变量也是随着输入不断的更新！
使用N阶勒让德多项式逼近序列信号，即意味着将信号映射至N维空间中，而 c ( t ) c(t) c(t)是刻画信号的状态变量。

接下来计算 c ( t ) c(t) c(t)。

对上面的公式进行微分，并经过数学推理可以得到一个ODE：

对上式进行整理可得：
d d t c ( t ) = 1 t A c ( t ) + 1 t B f ( t ) − > c ˙ ( t ) = A c ( t ) + B f ( t ) \frac{d}{dt}c(t)=\frac{1}{t}Ac(t)+\frac{1}{t}Bf(t)->\dot{c}(t)=Ac(t)+Bf(t) dtdc(t)=t1Ac(t)+t1Bf(t)−>c˙(t)=Ac(t)+Bf(t)

其中，矩阵A（Hippo矩阵）为：

四、总结

本文说明了RNN、SSM与勒让德多项式之间的关系：

RNN本质上是一个SSM
S4将序列信号映射至勒让德基函数空间，状态向量即为多项式系数
S4中将RNN中权重矩阵W替换成Hippo矩阵

额外说明

（PS：Mamba所采用的基本框架仍是S4, Mamba则在S4的基础上引入了若干关键改进，主要可以总结为以下几点：
选择性扫描算法 （Selective Scan Algorithm）：Mamba采用了一种硬件感知的并行化算法，称为选择性扫描算法，它能够在加速训练和推理速度的同时，保持对历史上下文的有效利用。与S4相比，Mamba不仅存储整个历史上下文，而且选择性地将部分历史上下文总结为固定上下文，这样既保留了详细的历史信息，又提高了处理效率。
参数化矩阵与Attention效果 ：Mamba模型通过参数化矩阵对输入信息进行有选择性的处理，类似于注意力机制（Attention），不同输入拥有不同的状态表示，增强了模型对不同token信息的处理能力。
简化的SSM模型：Mamba还可能包含了对SSM（Sparse State Machines或Structured State Machines）的简化，进一步提升了模型的效率和可解释性。）

五、参考文章

1\][一文通透想颠覆Transformer的Mamba：从SSM、HiPPO、S4到Mamba](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/134923301) \[2\][现代控制理论------状态、状态空间、状态空间描述](https://blog.csdn.net/qq_35379989/article/details/115337137) \[3\][Mamba：4 魔幻矩阵A](https://blog.csdn.net/Janexjy/article/details/138613551) \[4\][Mamba：3 记忆殿堂](https://blog.csdn.net/janexjy/article/details/138557767)