Convolutional State Space Models for Long-Range Spatiotemporal Modeling

📄 arXiv: 2310.19694v1 📥 PDF

作者: Jimmy T. H. Smith, Shalini De Mello, Jan Kautz, Scott W. Linderman, Wonmin Byeon

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-30

💡 一句话要点

提出卷积状态空间模型以解决长距离时空建模问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 长时空建模 卷积神经网络 状态空间模型 Transformer 深度学习 时序预测 并行计算

📋 核心要点

  1. 现有方法在建模长时空序列时面临复杂空间相关性和长距离时间依赖性的挑战，导致训练效率低下。
  2. 本文提出卷积状态空间模型（ConvSSM），结合卷积递归的并行处理能力与状态空间方法的长序列建模优势。
  3. ConvS5在长时间范围的Moving-MNIST实验中表现优异，训练速度比ConvLSTM快3倍，生成速度比Transformer快400倍。

📝 摘要（中文）

有效建模长时空序列面临挑战，因为需要同时建模复杂的空间相关性和长距离时间依赖性。ConvLSTM通过使用递归神经网络更新张量值状态来解决这一问题，但其顺序计算使得训练速度较慢。相比之下，Transformer可以并行处理整个时空序列，但注意力机制的计算成本随序列长度呈平方增长，限制了其对长序列的可扩展性。本文提出卷积状态空间模型（ConvSSM），结合了ConvLSTM的张量建模思想和状态空间方法（如S4和S5）的长序列建模方法。我们展示了如何将并行扫描应用于卷积递归，以实现亚平方的并行化和快速自回归生成。最终，ConvS5在长时间范围的Moving-MNIST实验中显著优于Transformer和ConvLSTM，同时训练速度比ConvLSTM快3倍，生成样本速度比Transformer快400倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长时空序列建模中的复杂空间相关性和长距离时间依赖性的问题。现有的ConvLSTM方法由于其顺序计算导致训练速度较慢，而Transformer在处理长序列时注意力机制的计算成本呈平方增长，限制了其可扩展性。

核心思路：论文提出的卷积状态空间模型（ConvSSM）结合了ConvLSTM的张量建模思想与状态空间方法（如S4和S5）的长序列建模能力。通过并行扫描技术，ConvSSM能够实现亚平方的并行化，从而加快训练和生成速度。

技术框架：ConvSSM的整体架构包括卷积递归模块和状态空间动态模块。卷积递归模块负责处理输入的时空序列，而状态空间动态模块则用于建模长距离依赖性。通过这种组合，ConvSSM能够高效地处理长时空序列。

关键创新：ConvSSM的主要创新在于其结合了卷积操作与状态空间方法的优势，特别是在并行处理和长距离依赖建模方面。这一设计使得ConvSSM在训练和生成速度上显著优于现有方法。

关键设计：在模型设计中，ConvSSM采用了特定的参数初始化策略和损失函数，以优化长距离依赖的建模效果。同时，网络结构中引入了并行扫描机制，以提升计算效率。具体的超参数设置和网络层次结构在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在长时间范围的Moving-MNIST实验中，ConvS5显著优于Transformer和ConvLSTM，训练速度比ConvLSTM快3倍，生成速度比Transformer快400倍。此外，ConvS5在DMLab、Minecraft和Habitat等挑战性基准测试中表现出色，匹配或超越了现有最先进的方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频分析、气象预测和机器人导航等需要处理长时空序列的任务。通过提高长序列建模的效率，ConvS5能够为实时应用提供更快的响应速度和更高的预测精度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Effectively modeling long spatiotemporal sequences is challenging due to the need to model complex spatial correlations and long-range temporal dependencies simultaneously. ConvLSTMs attempt to address this by updating tensor-valued states with recurrent neural networks, but their sequential computation makes them slow to train. In contrast, Transformers can process an entire spatiotemporal sequence, compressed into tokens, in parallel. However, the cost of attention scales quadratically in length, limiting their scalability to longer sequences. Here, we address the challenges of prior methods and introduce convolutional state space models (ConvSSM) that combine the tensor modeling ideas of ConvLSTM with the long sequence modeling approaches of state space methods such as S4 and S5. First, we demonstrate how parallel scans can be applied to convolutional recurrences to achieve subquadratic parallelization and fast autoregressive generation. We then establish an equivalence between the dynamics of ConvSSMs and SSMs, which motivates parameterization and initialization strategies for modeling long-range dependencies. The result is ConvS5, an efficient ConvSSM variant for long-range spatiotemporal modeling. ConvS5 significantly outperforms Transformers and ConvLSTM on a long horizon Moving-MNIST experiment while training 3X faster than ConvLSTM and generating samples 400X faster than Transformers. In addition, ConvS5 matches or exceeds the performance of state-of-the-art methods on challenging DMLab, Minecraft and Habitat prediction benchmarks and enables new directions for modeling long spatiotemporal sequences.