Linear Attention[5] 在Linear Attention中,我们通过输入得到\mathbf x_t \in \mathbb R^{d}得到query\mathbf q_t \in \mathbb R^{k},key\mathbf k_t \in \mathbb R^{k}, value\mathbf v_t \in \mathbb R^{d},并通过下式递推计算: [\mathbf {kv}]_t =[\mathbf {kv}]_{t-1} + \mat...
Mamba块设计结合H3和Gated Attention,集成多种操作,比传统Transformer块设计更有效。 MLLA模块通过替换Transformer块中的注意力子块为Mamba的块设计,并用线性注意力替代选择性SSM,调整参数。 2.3 结构 MLLA模块结构基于上述原理,包含输入/输出投影、Q/K投影、门控投影、线性注意力、深度卷积(DWConv)和多层感知机(MLP)...
通过探索高效的Mamba和表现欠佳的线性注意力Transformer之间的相似性和差异,我们提供了全面的分析,揭示了Mamba成功背后的关键因素。具体来说,我们在统一的公式下重新定义了选择性状态空间模型和线性注意力,将Mamba重新表述为具有六个主要区别的线性注意力Transformer的变体:输入门、遗忘门、快捷连接、无注意力归一化、单头...
状态空间模型的新宠——Mamba2模型 | Mamba 是一种新的状态空间模型架构,在语言建模等信息密集数据上显示出良好的性能,Mamba基于结构化状态空间模型的,并使用FlashAttention进行高效的硬件设计和实现。Mamba 享有快速推理(吞吐量比 Transformer 高 5 倍)和序列长度线性缩放,并且其性能在高达百万长度序列的实际数据上得到...
在“高效序列建模系列”的首篇文章中,作者开始探索序列建模方法,提出了一个独特的视角,将Mamba(SSM)和Linear Attention统一起来。文章深入探讨了序列和因果映射的概念,介绍了创新的基于记忆的Expand, Oscillation, Shrin... 内容导读 在“高效序列建模系列”的首篇文章中,作者开始探索序列建模方法,提出了一个独特的...
Mamba-Like Linear Attention (MLLA)是一种模型,结合了Mamba和线性注意力Transformer的优点,旨在提高模型在视觉任务中的性能。 线性注意力: 线性注意力是一种注意力机制,用于计算输入序列中各个位置之间的关联性。与传统的Softmax注意力不同,线性注意力使用线性归一化代替非线性Softmax函数,从而降低计算复杂度。这使得...
Mamba块设计结合H3和Gated Attention,集成多种操作,比传统Transformer块设计更有效。 MLLA模块通过替换Transformer块中的注意力子块为Mamba的块设计,并用线性注意力替代选择性SSM,调整参数。 2.3 结构 MLLA模块结构基于上述原理,包含输入/输出投影、$Q/K$投影、门控投影、线性注意力、深度卷积(DWConv)和多层感知机(ML...
数据先经投影,再通过线性注意力聚合信息,接着经深度卷积和门控机制处理,最后通过MLP非线性变换得到输出,以此往复。 在这里插入图片描述 三、MLLA的实现代码 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、以及各模型添加步骤请访问如下地址: YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| MLLA:Mamba-Like Linear Attention,融合Mam...