Application of Structured State Space Models to High energy physics with locality-sensitive hashing

📄 arXiv: 2501.16237v1 📥 PDF

作者: Cheng Jiang, Sitian Qian

分类: cs.LG, physics.ins-det

发布日期: 2025-01-27

备注: 6 figures, accepted by AISTATS 2025 as poster, camera ready versions to be updated

💡 一句话要点

提出基于局部敏感哈希的结构化状态空间模型，用于解决高能物理领域长序列处理难题。

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

关键词: 高能物理 结构化状态空间模型 Mamba模型 局部敏感哈希 长序列数据处理

📋 核心要点

  1. 高能物理实验面临海量复杂数据处理难题，传统方法在长序列和大规模点云处理上存在瓶颈。
  2. 论文提出将局部敏感哈希融入结构化状态空间模型，特别是Mamba模型，以提升处理效率和性能。
  3. 实验结果表明，该方法在关键高能物理任务中超越传统骨干网络，降低计算开销并保持性能。

📝 摘要（中文）

现代高能物理(HEP)实验正日益受到其数据集庞大规模和复杂性的挑战，尤其是在大规模点云处理和长序列方面。为了应对这些挑战，本研究探索了结构化状态空间模型(SSMs)的应用，首次尝试将局部敏感哈希集成到混合或纯Mamba模型中。结果表明，纯SSMs可以作为强大的骨干网络，用于涉及具有局部归纳偏置的长序列数据的高能物理问题。通过将局部敏感哈希集成到Mamba块中，我们在关键的高能物理任务中实现了优于传统骨干网络的显著改进，在推理速度和物理指标上超越了它们，同时降低了计算开销。在关键测试中，我们的方法展示了有希望的结果，通过显著减少FLOPS同时保持稳健的性能，为传统的Transformer骨干网络提供了一种可行的替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：高能物理实验产生的数据集规模庞大且复杂，特别是对于长序列数据和大规模点云的处理。传统方法，如Transformer，计算复杂度高，难以有效处理此类数据，限制了在高能物理领域的应用。现有的方法难以在计算效率和性能之间取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是将结构化状态空间模型（SSMs），特别是Mamba模型，与局部敏感哈希（LSH）相结合。Mamba模型具有处理长序列数据的优势，而LSH可以加速相似性搜索，从而提高计算效率。通过将LSH集成到Mamba块中，可以有效地关注局部相关的信息，从而提高模型的性能。

技术框架：该方法的核心是构建一个基于Mamba模型的网络，并在Mamba块中集成LSH。整体流程包括：1) 数据预处理，将高能物理实验数据转换为适合模型输入的格式；2) 构建基于Mamba模型的网络结构；3) 在Mamba块中集成LSH，用于加速相似性搜索；4) 训练模型，优化模型参数；5) 在测试集上评估模型性能。

关键创新：该论文的关键创新在于将局部敏感哈希集成到结构化状态空间模型（特别是Mamba模型）中，这是一种新颖的组合。这种集成使得模型能够有效地处理高能物理实验中的长序列数据，同时降低计算复杂度。这是首次尝试将LSH集成到Mamba模型中，为高能物理领域提供了一种新的解决方案。

关键设计：论文的关键设计包括：1) LSH的具体实现方式，例如选择合适的哈希函数和哈希桶大小；2) Mamba模型的网络结构，例如层数、隐藏层大小等；3) 损失函数的选择，例如交叉熵损失或均方误差损失；4) 训练策略，例如学习率、batch size等。这些参数的选择需要根据具体的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在关键高能物理任务中取得了显著的改进，超越了传统的Transformer骨干网络。具体而言，该方法在推理速度和物理指标上均优于传统方法，同时显著降低了计算开销（FLOPS）。实验结果表明，该方法为高能物理领域提供了一种可行的替代方案，能够在保持性能的同时降低计算成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高能物理实验数据的分析和处理，例如粒子识别、轨迹重建等。此外，该方法还可以推广到其他需要处理长序列数据的领域，如自然语言处理、语音识别等。通过降低计算复杂度和提高处理效率，该研究有望加速高能物理领域的研究进展，并促进相关技术在其他领域的应用。

📄 摘要（原文）

Modern high-energy physics (HEP) experiments are increasingly challenged by the vast size and complexity of their datasets, particularly regarding large-scale point cloud processing and long sequences. In this study, to address these challenges, we explore the application of structured state space models (SSMs), proposing one of the first trials to integrate local-sensitive hashing into either a hybrid or pure Mamba Model. Our results demonstrate that pure SSMs could serve as powerful backbones for HEP problems involving tasks for long sequence data with local inductive bias. By integrating locality-sensitive hashing into Mamba blocks, we achieve significant improvements over traditional backbones in key HEP tasks, surpassing them in inference speed and physics metrics while reducing computational overhead. In key tests, our approach demonstrated promising results, presenting a viable alternative to traditional transformer backbones by significantly reducing FLOPS while maintaining robust performance.