Incorporating Exponential Smoothing into MLP: A Simple but Effective Sequence Model

📄 arXiv: 2403.17445v1 📥 PDF

作者: Jiqun Chu, Zuoquan Lin

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-03-26

备注: 12 pages, 5 tables, 3 figures

💡 一句话要点

提出将指数平滑融入MLP以建模长序列依赖

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

关键词: 长序列建模 指数平滑 多层感知机 状态空间模型 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的长序列建模方法如S4虽然有效，但其成功原因尚不明确，可能与复杂的参数化有关。
  2. 本文提出了一种将简单的指数平滑模型（ETS）与逐元素多层感知机（MLP）结合的堆叠架构，以降低归纳偏差。
  3. 实验结果表明，尽管参数增加不到1%，该模型在LRA基准测试中与S4的表现相当，显示出其有效性。

📝 摘要（中文）

在序列学习中，建模长距离依赖是一个关键步骤。最近开发的结构状态空间模型（S4）在建模长序列方面表现出显著的有效性。然而，S4的成功是否归因于其复杂的参数化和HiPPO初始化，或仅仅是状态空间模型（SSMs）的优势尚不明确。为进一步探讨深度SSMs的潜力，本文以简单的指数平滑（ETS）为基础，提出了一种通过直接将其融入逐元素多层感知机（MLP）的堆叠架构。我们通过增加额外参数和复杂字段来增强简单的ETS，以减少归纳偏差。尽管仅增加了不到1%的MLP参数，我们的模型在LRA基准测试中取得了与S4相当的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长序列数据建模中的长距离依赖问题。现有方法如S4虽然表现良好，但其复杂性和参数化使得理解其成功原因变得困难。

核心思路：本文的核心思路是将简单的指数平滑（ETS）模型与逐元素多层感知机（MLP）结合，形成一种堆叠架构。通过这种设计，能够有效降低模型的归纳偏差，同时保持较低的参数增加。

技术框架：整体架构包括一个基础的ETS模型，经过增强后与MLP结合。该架构通过逐元素操作实现对序列数据的处理，确保了模型的灵活性和适应性。

关键创新：最重要的技术创新在于将简单的ETS模型与深度学习框架结合，形成了一种新的序列建模方法。这种方法在保持模型简单性的同时，能够有效捕捉长距离依赖。

关键设计：在参数设置上，模型仅增加了不到1%的参数，且通过引入复杂字段来增强ETS的表达能力。损失函数和网络结构设计上，确保了模型的训练效率和效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的模型在LRA基准测试中与S4的表现相当，尽管仅增加了不到1%的参数。这一结果表明，简单的指数平滑模型在长序列建模中具有强大的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括时间序列预测、自然语言处理和金融数据分析等。通过有效建模长距离依赖，能够提升这些领域中序列数据的处理能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Modeling long-range dependencies in sequential data is a crucial step in sequence learning. A recently developed model, the Structured State Space (S4), demonstrated significant effectiveness in modeling long-range sequences. However, It is unclear whether the success of S4 can be attributed to its intricate parameterization and HiPPO initialization or simply due to State Space Models (SSMs). To further investigate the potential of the deep SSMs, we start with exponential smoothing (ETS), a simple SSM, and propose a stacked architecture by directly incorporating it into an element-wise MLP. We augment simple ETS with additional parameters and complex field to reduce the inductive bias. Despite increasing less than 1\% of parameters of element-wise MLP, our models achieve comparable results to S4 on the LRA benchmark.