实验结果表明，等效遗忘门和宏观结构设计是 Mamba 成功的关键因素。本文通过分析自然地提出了一个新的模型结构：Mamba-Inspired Linear Attention（MILA），它同时继承了 Mamba 和线性注意力的优点，在各种视觉任务中表现出超越现有的视觉 Mamba 模型的精度，同时保持了线性注意力优越的并行计算与高推理速度。论文链接：ht...
2. MILA 模型 基于以上分析和验证,本文将 Mamba 和线性注意力的优秀设计结合起来,将 Mamba 的两项核心设计的精髓引入线性注意力,构建了 Mamba-Inspired Linear Attention (MILA) 模型。MILA 能够以线性复杂度实现全局建模,同时享有并行计算和更快的推理速度,在多种视觉任务上都取得了优于各类视觉 Mamba 模型的效果。
2. MILA 模型 基于以上分析和验证,本文将 Mamba 和线性注意力的优秀设计结合起来,将 Mamba 的两项核心设计的精髓引入线性注意力,构建了 Mamba-Inspired Linear Attention (MILA) 模型。MILA 能够以线性复杂度实现全局建模,同时享有并行计算和更快的推理速度,...
实验结果表明,等效遗忘门和宏观结构设计是 Mamba 成功的关键因素。本文通过分析自然地提出了一个新的模型结构:Mamba-Inspired Linear Attention(MILA),它同时继承了 Mamba 和线性注意力的优点,在各种视觉任务中表现出超越现有的视觉 Mamba 模型的精度,同时保持了线性注意力优越的并行计算与高推理速度。 论文链接:https:...
Mamba 成功的关键因素。本文通过分析自然地提出了一个新的模型结构：Mamba-Inspired Linear Attention（...
🎯最近的研究还探索了线性注意力的多种变种,如Retention Network和Mamba-Inspired Linear Attention (MILA)模型。这些模型结合了Mamba的设计理念,并在视觉任务上取得了卓越的效果。MILA模型能够以线性复杂度实现全局建模,同时享有并行计算和更快的推理速度,在多种视觉任务上都取得了优于其他视觉模型的性能。
像Attention, Linear Attention, SSM其实就是不同的f。 特别的,我们考虑causal映射,即: ym=f(x1,…,xm)m≜fm(x1,…,xm), 其中:fm:Rm×d→Rd. 之所以这样定义,是因为一般的映射可以通过两次causal映射得到,例如: ym=fm(x1,…,xm)+f¯n−m(xm+1,…,xn). ...
Demystify Mamba in Vision: A Linear Attention Perspective 2.1 出发点 在探索Mamba与线性注意力Transformer关系时发现,Mamba的特殊设计中遗忘门和块设计对性能提升贡献大。MLLA模块旨在将这两个关键设计融入线性注意力,以提升其在视觉任务中的性能,同时保持并行计算和快速推理优势。
Demystify Mamba in Vision: A Linear Attention Perspective 2.1 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)等组件,下图中是MLLA模型架构图,可清晰看到各组件在模块中的位置和连接关系。 数据先经投影,再通过线性注意力聚合信息,接...
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...