Hierarchical State Space Models for Continuous Sequence-to-Sequence Modeling

📄 arXiv: 2402.10211v3 📥 PDF

作者: Raunaq Bhirangi, Chenyu Wang, Venkatesh Pattabiraman, Carmel Majidi, Abhinav Gupta, Tess Hellebrekers, Lerrel Pinto

分类: cs.LG, cs.RO, eess.SP

发布日期: 2024-02-15 (更新: 2024-07-31)

💡 一句话要点

提出层次状态空间模型以解决连续序列预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 层次状态空间模型 连续序列预测 传感器数据 非线性建模 机器学习 数据驱动 动态系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理真实世界传感器时常常面临非线性、外部变量影响和数据漂移等挑战，导致预测性能不足。
  2. 本文提出的层次状态空间模型（HiSS）通过堆叠结构化状态空间模型，形成时间层次结构，从而提高连续序列预测的准确性。
  3. 在六个真实传感器数据集上的实验结果显示，HiSS在均方误差（MSE）上至少比最先进的序列模型提高了23%，并且在小数据集上表现出良好的扩展性。

📝 摘要（中文）

从原始传感器数据序列进行推理是医疗设备和机器人等领域普遍存在的问题。这些问题通常涉及使用长序列的原始传感器数据（如磁力计、压电电阻）来预测期望的物理量序列（如力、惯性测量）。尽管经典方法在局部线性预测问题上表现强大，但在处理真实世界传感器时常常不足。为此，本文提出了层次状态空间模型（HiSS），通过将结构化状态空间模型堆叠以创建时间层次结构，显著提高了预测性能。实验表明，HiSS在六个真实传感器数据集上相较于最先进的序列模型（如因果Transformer、LSTM等）至少提高了23%的均方误差（MSE）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从长序列原始传感器数据中进行连续预测的问题。现有方法在处理非线性传感器数据时，常因外部干扰和数据漂移而导致预测性能下降。

核心思路：论文提出的层次状态空间模型（HiSS）通过构建多层次的状态空间模型，能够更好地捕捉时间序列中的复杂动态特征，从而提高预测精度。

技术框架：HiSS的整体架构包括多个层次的状态空间模型，每一层负责捕捉不同时间尺度上的动态特征。模型通过递归方式进行信息传递和融合，形成一个完整的预测体系。

关键创新：HiSS的主要创新在于其层次化的结构设计，使得模型能够有效处理复杂的非线性关系和数据依赖性，与传统的单层模型相比，显著提升了预测能力。

关键设计：在模型设计中，HiSS采用了特定的损失函数以优化预测精度，并在网络结构上引入了适应性参数设置，以适应不同类型的传感器数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，HiSS在六个真实传感器数据集上的均方误差（MSE）至少比最先进的序列模型提高了23%。此外，HiSS在小数据集上的表现优异，显示出良好的扩展性和兼容性，能够与现有的数据过滤技术相结合。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗设备监测、机器人控制和智能传感器网络等。通过提高传感器数据的预测能力，HiSS能够为实时决策提供更准确的信息，进而推动相关领域的技术进步和应用落地。

📄 摘要（原文）

Reasoning from sequences of raw sensory data is a ubiquitous problem across fields ranging from medical devices to robotics. These problems often involve using long sequences of raw sensor data (e.g. magnetometers, piezoresistors) to predict sequences of desirable physical quantities (e.g. force, inertial measurements). While classical approaches are powerful for locally-linear prediction problems, they often fall short when using real-world sensors. These sensors are typically non-linear, are affected by extraneous variables (e.g. vibration), and exhibit data-dependent drift. For many problems, the prediction task is exacerbated by small labeled datasets since obtaining ground-truth labels requires expensive equipment. In this work, we present Hierarchical State-Space Models (HiSS), a conceptually simple, new technique for continuous sequential prediction. HiSS stacks structured state-space models on top of each other to create a temporal hierarchy. Across six real-world sensor datasets, from tactile-based state prediction to accelerometer-based inertial measurement, HiSS outperforms state-of-the-art sequence models such as causal Transformers, LSTMs, S4, and Mamba by at least 23% on MSE. Our experiments further indicate that HiSS demonstrates efficient scaling to smaller datasets and is compatible with existing data-filtering techniques. Code, datasets and videos can be found on https://hiss-csp.github.io.