Mamba是最近最火的模型之一，更是被業(yè)內(nèi)認為可以有取代Transformer的潛力。今天介紹的這篇文章，探索了Mamba模型在時間序列預(yù)測任務(wù)上是有有效。本文首先給大家介紹Mamba的基礎(chǔ)原理，再結(jié)合這篇文章探索在時間序列預(yù)測場景中Mamba是否有效。

論文標題：Is Mamba Effective for Time Series Forecasting?

下載地址：https://arxiv.org/pdf/2403.11144.pdf

1、Mamba基礎(chǔ)原理

Mamba是一種基于State Space Model的結(jié)構(gòu)，和RNN非常像。Mamba相比Transformer，在訓(xùn)練階段和inference階段都有隨序列長度線性增長的時間復(fù)雜度，運算效率顯著由于Transformer這種結(jié)構(gòu)。

Mamba的核心可以分為以下4個部分：

State Space Model（SSM）：狀態(tài)空間模型，用來刻畫上一個狀態(tài)對當(dāng)前狀態(tài)的影響，以及當(dāng)前狀態(tài)對輸出的影響；State Space Model中假設(shè)上一個狀態(tài)和當(dāng)前時刻的輸入會影響下一個狀態(tài)，并且當(dāng)前的觀測結(jié)果是由當(dāng)前狀態(tài)決定的。SSM可以表示為如下形式，矩陣A、B、C、D為超參數(shù)；

圖片

卷積表達：用卷積來表達SSM，實現(xiàn)訓(xùn)練階段的并發(fā)計算，通過將SSM中的計算輸出的公式按照時間展開，通過設(shè)計相應(yīng)的卷積核到一定的形式，可以利用卷積來表達每個時刻的輸出為前面3個時刻輸出的函數(shù)：

圖片

Hippo Matrix：對于參數(shù)A，引入Hippo Matrix實現(xiàn)對歷史信息的衰減融合；

圖片

Selective模塊：對于參數(shù)B和參數(shù)C個性化的矩陣實現(xiàn)對歷史信息的個性化選擇，將每個時刻的參數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換成關(guān)于輸入的函數(shù)，實現(xiàn)每個時刻個性化的參數(shù)。

圖片

關(guān)于Mamba更詳細的模型解析，以及后續(xù)的Mamba相關(guān)工作，也更新到了知識星球中，感興趣的同學(xué)可以在星球中進一步深入學(xué)習(xí)。

2、Mamba時間序列模型

下面介紹一下這篇文章中提出的Mamba時間序列預(yù)測框架，整體基于Mamba，對時間序列數(shù)據(jù)進行適配。整體分為Embedding、S/D-Mamba layer、Norm-FFN-Norm Layer三個部分。

Embedding：類似iTransformer的處理方法，對每個變量單獨進行映射，生成每個變量的embedding，再將每個變量的embedding輸入到后續(xù)的Mamba中。因此本文也可以看成是對iTransformer的模型結(jié)構(gòu)的一個改造，改成了Mamba結(jié)構(gòu)；

S/D-Mamba layer：Embedding的輸入維度為[batch_size, variable_number, dim]，將其輸入到Mamba中，文中探索了S和D兩種Mamba層，分別表示每層用一個mamba還是兩個mamba，兩個mamba會將兩個的輸出相加得到每層的輸出結(jié)果；

Norm-FFN-Norm Layer：在輸出層，使用normalization層和FFN層對Mamba的輸出表征進行歸一化和映射，結(jié)合殘差網(wǎng)絡(luò)，提升模型收斂性和穩(wěn)定性。

圖片

3、實驗效果

下圖是文中的核心實驗結(jié)果，對比了Mamba和iTransformer、PatchTST等業(yè)內(nèi)主流時間序列模型的效果。文中還對不同的預(yù)測窗口、泛化性等進行了實驗對比。實驗表明，Mamba不僅在計算資源上有優(yōu)勢，在模型效果上也可以比肩Transformer相關(guān)的模型，并且在長周期的建模上也很有前景。

圖片