文章介绍了一种称为VMRNN(Vision MambaRNN)的新模型,该模型通过整合Vision Mamba模块与长短期记忆网络(LSTM),以应对时空预测挑战,特别是在处理视频序列预测等任务时,能够有效地建模长依赖关系并保持计算效率。文章强调了传统的卷积神经网络(CNNs)和视觉变换器(ViTs)在处理此类任务时的局限性,如感受野受限及计算需求高...
最新开源成果连超Transformer和Mamba,依然是发论文好选择 LSTM最近真是赚足了眼球,前有大幅领先Transformer和Mamba的xLSTM,后有视觉领域新宠Vision-LSTM,这俩都出自原作者之手,实力上演现实版“重生之夺回一切”。 自从它们火了之后,这类LSTM改进变体也成了论文界香饽饽,相关研究数目繁多,也给我们处理序列数据提供了更...
星汉槎创建的收藏夹LLM内容:AI大讲堂:老将出马一个顶俩,专业拆解打败Transformer和Mamba的【xLSTM模型】,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
Vision-LSTM则是将其拓展到视觉领域。 - LSTM可以与热门的mamba结合。将视觉Mamba块的优势与LSTM集成在一起,构建了一个以VMRNN单元为中心的网络。 - LSTM+Transformer登上nature的研究做到了在多任务实时预测中,即使数据保留率为50%,模型性能依然最优。融合模型同时拥有捕捉长期依赖关系与高效并行计算能力。 等等。。
接着通过另一个MLP将特征映射回原始维度,并使用门控单元对特征进行选择性传递。最后将门控输出与输入相加构成残差连接。这种设计思路借鉴了状态空间模型(Mamba),目的是让mLSTM能够在高维空间中充分发挥其矩阵记忆单元的优势。 三、实验效果 本文的实验重点对xLSTM在语言建模方面的性能进行了评估,首先在15B tokens的...
文章介绍了一种称为VMRNN(Vision Mamba RNN)的新模型,该模型通过整合Vision Mamba模块与长短期记忆网络(LSTM),以应对时空预测挑战,特别是在处理视频序列预测等任务时,能够有效地建模长依赖关系并保持计算效率。文章强调了传统的卷积神经网络(CNNs)和视觉变换器(ViTs)在处理此类任务时的局限性,如感受野受限及计算需求...
LSTM最近真是赚足了眼球,前有大幅领先Transformer和Mamba的xLSTM,后有视觉领域新宠Vision-LSTM,这俩都出自原作者之手,实力上演现实版“重生之夺回一切”。 自从它们火了之后,这类LSTM改进变体也成了论文界香饽饽,相关研究数目繁多,也给我们处理序列数据提供了更多选择和灵感启发。
如上图右侧所示,输入首先通过一个MLP映射到更高维度的空间,然后在该空间中使用mLSTM提取特征。接着通过另一个MLP将特征映射回原始维度,并使用门控单元对特征进行选择性传递。最后将门控输出与输入相加构成残差连接。这种设计思路借鉴了状态空间模型(Mamba),目的是让mLSTM能够在高维空间中充分发挥其矩阵记忆单元的优势...
如上图右侧所示,输入首先通过一个MLP映射到更高维度的空间,然后在该空间中使用mLSTM提取特征。接着通过另一个MLP将特征映射回原始维度,并使用门控单元对特征进行选择性传递。最后将门控输出与输入相加构成残差连接。这种设计思路借鉴了状态空间模型(Mamba),目的是让mLSTM能够在高维空间中充分发挥其矩阵记忆单元的优势...
接着通过另一个MLP将特征映射回原始维度,并使用门控单元对特征进行选择性传递。最后将门控输出与输入相加构成残差连接。这种设计思路借鉴了状态空间模型(Mamba),目的是让mLSTM能够在高维空间中充分发挥其矩阵记忆单元的优势。 三、实验效果 本文的实验重点对xLSTM在语言建模方面的性能进行了评估,首先在15B tokens的...