m0_51200050的博客

图2展示了Mambaformer家族、Mamba和Transformer的结构。为了说明，我们忽略了图中Mamba层、注意力层和前馈层相关的残差连接和层归一化。

Mamba模型通过其核心机制，特别是状态空间模型（SSM）和卷积操作，内在地处理序列顺序信息。

Mambaformer模型通过结合Mamba块和多头注意力机制，利用状态空间建模和注意力机制捕捉时间序列数据中的长短期依赖关系。这种架构允许高效处理和预测，融合了Mamba和Transformer模型的优势。受混合架构在语言建模中优势的启发【23】，我们提出利用Mambaformer来整合Mamba和Transformer，以捕捉时间序列数据中的长短期依赖，从而提升性能。Mambaformer采用类似GPT系列【5, 25, 26】的仅解码器（decoder-only）架构。

相比传统的RNN和LSTM，SSM具有更好的计算效率，特别是在长时间序列中。例如，知道某天是周末还是工作日、某个时间点是白天还是晚上，可以帮助模型更好地预测某些类型的数据，如交通流量或能源消耗。这个卷积过程允许在一次计算中考虑到多个时间步的输入对输出的影响，从而实现更高效的计算。步，以包含最新的数据。这种方法确保了模型始终使用最新的信息进行预测，有助于应对时间序列中的变化趋势。的未来值，这要求模型能够捕捉和理解数据中的趋势和模式，从而提供精确的预测。个时间步的信息，并且根据这些新的数据进行下一步的预测。

在这篇论文中，我们提出了一种混合框架Mambaformer，它内部结合了Mamba用于长程依赖关系和Transformer用于短程依赖关系，以进行长短程时间序列预测。通过将Mamba用于捕捉季节性变化（长程依赖）和Transformer用于捕捉每天的天气模式（短程依赖），Mambaformer可以更准确地预测未来的天气。同样，在股市预测中，Mamba可以捕捉到市场的长期趋势，而Transformer则可以捕捉到日常的市场波动，从而更好地预测股票价格。