上表将minLSTM和minGRU与各种决策模型进行了比较,包括原始的Decision Transformer(DT)、Decision S4 (DS4) 、Decision Mamba和Aaren。 由结果可知,minLSTM和minGRU的性能优于Decision S4,与Decision Transformer、Aaren和Mamba相媲美(Decision S4的递归转换不是输入感知的,这会影响它的性能)。就平均分数而言,minLSTM和m...
在运行时间方面,minLSTM和minGRU取得了与Mamba相似的结果。虽然它们比传统的RNN使用更多的内存,但它们的内存效率仍然比Mamba高。 图3 训练最小化 RNN 模型(橙色和蓝色实线)比传统 RNN(虚线)更快,并且比 Mamba使用更少的内存 在选择性复制(需要内容感知推理和记忆的任务)方面,minLSTM和minGRU的表现与Mamba相当。
从早期的循环神经网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM）、Transformer再到当下火热的Mamba（放在下一节），...
并由 sigmoid 门（蓝色）进行调节。输入门 i_t 和遗忘门 f_t 控制这一更新，而输出门 o_t 控制...
在TCN 之前,我们经常将 LSTM 和 GRU 等 RNN 关联到新的序列建模任务中。 然而,论文表明 TCN(时间卷积网络)可以有效地处理序列建模任务,甚至优于其他模型。 作者还证明了 TCN 比 LSTM 保持更多的扩展记忆。 我们通过以下主题讨论 TCN 的架构: 1. 序列建模 ...
xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了,原作者提出更强的xLSTM,可以将LSTM扩展到数十亿参数规模,我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比,然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。 xLSTM xLSTM 是对传统 LSTM 的一种扩展,它通过引入新的门控机制和记忆结构来改进 LSTM,旨在提高 LSTM 在处理大规模数据...
LSTM(Long Short-Term Memory)是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门用于处理序列数据,如文本、语音和图像序列。对于图像序列的整形,可以通过以下步骤进行: 1. 数据准备:...
与Vision Mamba (Vim) 的比较 参数匹配:为了公平比较,作者增加了额外的块以匹配Vim的tiny和小规模变体的参数数量。 计算效率:ViL在计算上比Vim更高效,尽管Vim使用了优化的CUDA内核,ViL仍然在运行时间上快了最多69%。 与ViT模型的比较 性能对比:ViL在小规模上显示出与经过超参数调整的ViT模型(如DeiT、DeiT-II、...
例如下图显示了minGRU、minLSTM和Mamba模型在训练效率方面的比较,具体包括训练运行时间、加速比和内存占用。 这些指标是在T4 GPU上,以64的批次大小进行测量的: 以及在下图中,还展示了在Shakespeare语言建模任务中,不同模型的学习曲线。 这个任务使用字符级生成对抗训练,目的是评估模型在文本生成任务中的表现,简化RNN模...
最近,大家重新对用循环序列模型来解决 Transformer 长上下文的问题产生了兴趣,出现了一大批有关成果,其中 Mamba 的成功引爆了 AI 圈,更是点燃了大家的研究热情。 Bengio 和他的研究团队发现,这些新的序列模型有很多共同点,于是他们重新审视了 LSTM 和 GRU 这两种经典 RNN 模型。