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Mamba2结合自适应时频分析在序列建模中的应用探究
目录
一、文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2Mamba模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3自适应时频分析方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.4序列建模挑战与需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.5本文主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1深度学习序列模型回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2Mamba模型原理详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.2.1滑动窗口机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.2.2状态空间表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.2.3长程依赖捕捉能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.3自适应时频分析技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.4序列建模任务类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
三、Mamba2模型架构详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.1Mamba2网络结构演变．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.2多尺度状态空间转换器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.3注意力机制的优化设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.4模型参数与训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.5与前代模型的性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
四、自适应时频分析模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.1时频表示层构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.2特征自适应选择算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
4.3时频信息与序列上下文融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.4模块参数化与集成方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
五、Mamba2结合自适应时频分析框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
5.1整体系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
5.2模块间交互流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
5.3数据预处理与表示转换．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
5.4训练过程与损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
六、实验验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
6.1实验数据集与设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
6.1.1数据集来源与特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
6.1.2实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
6.2评估指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
6.2.1常用度量标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
6.2.2鲁棒性与泛化能力评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
6.3对比实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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