The Effect of Depth on the Expressivity of Deep Linear State-Space Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Bao, Zeyu, Yu, Penghao, Jiang, Haotian, Li, Qianxiao |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
InfoFlow: A Framework for Multi-Layer Transformer Analysis
von: Yu, Penghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Penghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Effect of Attention Head Count on Transformer Approximation
von: Yu, Penghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Penghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Numerical Investigation of Sequence Modeling Theory using Controllable Memory Functions
von: Jiang, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Approximation Rate of the Transformer Architecture for Sequence Modeling
von: Jiang, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jiang, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Allocation of Parameters in Transformers
von: Yu, Ruoxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Ruoxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Generalization Analysis to Optimization Designs for State Space Models
von: Liu, Fusheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Fusheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Autocorrelation Matters: Understanding the Role of Initialization Schemes for State Space Models
von: Liu, Fusheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Fusheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RAM-Net: Expressive Linear Attention with Selectively Addressable Memory
von: Xiao, Kaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xiao, Kaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
StableSSM: Alleviating the Curse of Memory in State-space Models through Stable Reparameterization
von: Wang, Shida, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Shida, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Role of Depth, Width, and Tree Size in Expressiveness of Deep Forest
von: Lyu, Shen-Huan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lyu, Shen-Huan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning task-specific predictive models for scientific computing
von: Yin, Jianyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yin, Jianyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Role of Depth in the Expressivity of RNNs
von: Lizaire, Maude, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lizaire, Maude, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep learning and the rate of approximation by flows
von: Cheng, Jingpu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Jingpu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Accelerating Legacy Numerical Solvers by Non-intrusive Gradient-based Meta-solving
von: Arisaka, Sohei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arisaka, Sohei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unifying back-propagation and forward-forward algorithms through model predictive control
von: Ren, Lianhai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ren, Lianhai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DynGMA: a robust approach for learning stochastic differential equations from data
von: Zhu, Aiqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Aiqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Macroscopic Dynamics from Partial Microscopic Observations
von: Chen, Mengyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Mengyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Expressiveness of State Space Models via Temporal Logics
von: Alsmann, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Alsmann, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Continuity-Preserving Convolutional Autoencoders for Learning Continuous Latent Dynamical Models from Images
von: Zhu, Aiqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Aiqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Taipan: Efficient and Expressive State Space Language Models with Selective Attention
von: Van Nguyen, Chien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Van Nguyen, Chien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Expressiveness and Length Generalization of Selective State-Space Models on Regular Languages
von: Terzić, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Terzić, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On Hypothesis Transfer Learning of Functional Linear Models
von: Lin, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Lin, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture
von: Kimi Team, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kimi Team, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Structured Linear CDEs: Maximally Expressive and Parallel-in-Time Sequence Models
von: Walker, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Walker, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Expressive Power of GNNs to Solve Linear SDPs
von: Qian, Chendi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Qian, Chendi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Permutation-invariant Macroscopic Dynamics
von: Han, Zhichao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Han, Zhichao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MambaVoiceCloning: Efficient and Expressive Text-to-Speech via State-Space Modeling and Diffusion Control
von: Kumar, Sahil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kumar, Sahil, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Expressive Capacity of State Space Models: A Formal Language Perspective
von: Sarrof, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sarrof, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine Unlearning under Retain-Forget Entanglement
von: Cheng, Jingpu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Jingpu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Inverse Approximation Theory for Nonlinear Recurrent Neural Networks
von: Wang, Shida, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Shida, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Unfolding Target Detection with State Space Model
von: Yu, Luca Jiang-Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Luca Jiang-Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SeRpEnt: Selective Resampling for Expressive State Space Models
von: Rando, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rando, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Are Expressive Models Truly Necessary for Offline RL?
von: Wang, Guan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Guan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sparsity is Combinatorial Depth: Quantifying MoE Expressivity via Tropical Geometry
von: Su, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Su, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Latent Matters: Learning Deep State-Space Models
von: Klushyn, Alexej, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Klushyn, Alexej, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Pause Tokens Strictly Increase the Expressivity of Constant-Depth Transformers
von: London, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: London, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Expressiveness of Rational ReLU Neural Networks With Bounded Depth
von: Averkov, Gennadiy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Averkov, Gennadiy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Little Depth Goes a Long Way: The Expressive Power of Log-Depth Transformers
von: Merrill, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Merrill, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Expressive Power of Permutation-Equivariant Weight-Space Networks
von: Dayan, Adir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dayan, Adir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploring Adversarial Robustness of Deep State Space Models
von: Qi, Biqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qi, Biqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
InfoFlow: A Framework for Multi-Layer Transformer Analysis
von: Yu, Penghao, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
The Effect of Attention Head Count on Transformer Approximation
von: Yu, Penghao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Numerical Investigation of Sequence Modeling Theory using Controllable Memory Functions
von: Jiang, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Approximation Rate of the Transformer Architecture for Sequence Modeling
von: Jiang, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Allocation of Parameters in Transformers
von: Yu, Ruoxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)