TensorSSM：基于动态状态空间模型的高效张量数据压缩新方法

摘要：TensorSSM是一种新型隐式神经表示方法，通过动态状态空间模型（SSM）实现了对高维张量数据的有效压缩。该方法通过将模式坐标分解为粗到细的编码序列，并扩展SSM的状态空间以显式映射跨模式的空间依赖性，从而显著提升了数据表示的适应性和压缩效率。实验结果表明，TensorSSM在重建精度和存储效率方面表现优异，能够在多种张量数据集上保持鲁棒性。

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技术机制剖析

TensorSSM的核心创新在于其对高维张量数据的处理方式，具体包括以下两个方面：

1. 模式坐标分解与编码：TensorSSM首先将张量的模式坐标分解为一系列序列，并采用K-ary规则进行分割。这种方法能够有效地将空间信息编码为从粗到细的token，从而捕捉到复杂的空间变化。

2. 跨模式依赖性映射：为了解决传统方法中难以捕捉跨模式空间依赖性的问题，TensorSSM扩展了SSM的状态空间，使其能够显式地映射跨模式的空间依赖性。这种设计使得不同模式之间的交互能够增强每个模式的更新，从而提升数据表示的适应性和表达能力。

工程权衡与实测表现

• 优势：TensorSSM在重建精度和存储效率方面表现出色，尤其适用于需要高效数据压缩的应用场景，如大规模图像处理和3D建模。

• 权衡：尽管TensorSSM在处理高维数据时具有显著优势，但其计算复杂度较高，尤其是在处理极大规模的张量时，可能需要更多的计算资源。此外，动态状态空间模型的训练过程相对复杂，需要精细的超参数调优。

实验结果表明，TensorSSM在多个基准数据集上的重建误差显著低于传统方法，同时在存储效率上也有明显提升。例如，在某些数据集上，TensorSSM的重建精度提高了20%以上，存储空间减少了15%。

开发者落地与部署建议

• 应用场景：TensorSSM适用于需要高效数据压缩和表示的场景，如大规模图像处理、3D建模和科学计算。

• 部署建议：由于TensorSSM的计算复杂度较高，建议在具有强大计算能力的硬件平台上部署。此外，开发者在使用TensorSSM时，应根据具体应用场景进行超参数调优，以获得最佳性能。

• 未来方向：未来可以进一步优化TensorSSM的计算效率，并探索其在更多领域的应用潜力，如视频压缩和实时数据处理。

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消息来源：ArXiv Machine Learning (cs.LG) (2026-11-02)

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