Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spacesarxiv.org/abs/2312.00752 github:github.com/state-spaces Intro Mamba模型最近在深度学习领域掀起了不小的热潮,国内很多一部分研究者都在追赶这个热点,通用赛道的人想着把Transformer替换成Mamba刷个热点,具体赛道的想着哪个块能换成Mamba跑上一跑。
《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》 利用选择性状态空间的线性时间序列建模 作者 Albert Gu 和 Tri Dao Albert Gu 来自卡内基梅隆大学机器学习系,Mamba 脱胎于 Albert Gu 的前作 S4 架构。 Tri Dao 来自普林斯顿大学计算机科学系,Mamba 的简化块设计结合了 Tri Dao 的 H3 块和...
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 翻译 基础模型现在为深度学习中大多数令人兴奋的应用程序提供支持,几乎普遍基于 Transformer 架构及其核心注意力模块。许多次二次时间架构(例如线性注意力、门控卷积和循环模型以及结构化状态… 易显维发表于南湖研究院 Mamba和State Space Model理解(1)...
Mamba_SSM Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Winter 2024, CSE 291 (L00): Theory of LLMs, UC San Diego Deep learning applications have seen substantial advancements with the advent of the Transformer architecture and its attention mechanism. Despite its success, Transfor...
https://www.youtube.com/watch?v=9dSkvxS2EB0OUTLINE:0:00 - Introduction0:45 - Transformers vs RNNs vs S46:10 - What are sttate space models?12:30 - Selective State Space Models17:55 - The Mamba archite, 视频播放量 2536、弹幕量 0、点赞数 20、投硬币枚数 5、
目录概Mamba代码 Gu A. and Dao T. Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces. 2023. 概 Mamba. Mamba S4 和 S4D 虽然解决了 SSM 计算速度的问题, 但是有一个前提
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Mamba:基于选择状态空间的线性时间序列建模 论文两位作者Albert Gu和Tri Dao,博士都毕业于斯坦福大学,导师为Christopher Ré。 Albert Gu现在是CMU助理教授,多年来一直推动SSM架构发展。他曾在DeepMind 工作,目前是Cartesia AI的联合创始人及首席科学家...
Mamba 是第一个真正实现 Transformer 质量性能的线性时间序列模型,无论是在预训练困惑度还是下游评估方面。通过 2 状态空间模型结构化状态空间序列模型 (S4) 是最近一类用于深度学习的序列模型,与 RNN、CNN 和经典状态空间模型广泛相关。它们受到特定的连续系统 (1) 的启发,该系统通过隐式潜在状态映射一维函数或序列 ...
time_step=nn.functional.softplus(time_step+self.dt_bias) Also we should passdt_bias=self.dt_biasanddt_softplus=Truetomamba_chunk_scan_combined. In principle the current implementation (i.e., sending transformeddt,dt_bias=Noneanddt_softplus=Falsetomamba_chunk_scan_combined) should yield the sa...
Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces, 2023. Gu, A., Dao, T., Ermon, S., Rudra, A., and Re, C. Hippo: Recurrent memory with optimal polynomial projections, 2020. Gu, A., Goel, K., and Ré, C. Efficiently modeling long sequences with structured state ...