State Space Model

إطار رياضي يحوّل تسلسل مُدخلات إلى تسلسل مُخرجات عبر حالة كامنة (مخفية)، نشأ أصلاً في نظرية التحكّم. في التعلّم العميق، تستخدم نماذج فضاء الحالة المُهيكلة (S4 ومامبا) هذا الإطار كطبقة نمذجة تسلسلات.

A mathematical framework that maps an input sequence to an output sequence through an implicit latent (hidden) state, originally from control theory. In deep learning, structured SSMs (S4, Mamba) use this framework as a sequence modeling layer.