结构化状态空间模型(Structured State Space Model,SSM)是一种用于描述系统随时间演变的统计模型。它广泛应用于信号处理、计量经济学、控制理论和机器学习等多个领域。术语中的“结构化”表示该模型被设计用来捕捉系统内在的结构或关系。状态空间将系统分为两个部分:状态和观测(类似Markov)如SLAM中的结构化状态空间模型...
导读:基于状态空间模型(State Space Model)的Mamba模型最近在深度学习领域有赶超Transformer的势头。其最主要的优势就在于其在长序列任务上的优异性能与较低的计算复杂度。本文就Mamba模型的原理进行解析,分析Mamba模型在结构上与Transformer的不同之处,以及其具有的应用潜力。©️【深蓝AI】 1. 状态空间模型 1.1 状...
为了解决这个问题,本文设计了一种新的具有线性复杂度并且保留全局感受野和动态权重的模型架构——VMamba。 VMamba在有效降低注意力复杂度方面的关键概念继承自选择性扫描空间状态序列模型(Selective Scan Space State Sequential Model, S6 )。S6使一维数组(例如文本序列)中的每个元素通过压缩隐藏状态与先前扫描的任何样本...
硬件感知算法:为了进一步优化计算效率,Mamba模型采用了一种硬件感知算法,充分利用GPU的内存层次结构来提高计算速度和降低内存需求。这种算法结合了RNN的递归计算效率和CNN的并行处理优势,使得Mamba模型在处理长序列数据时表现出更高的计算效率和性能。 模型架构优化:Mamba模型简化了传统SSM架构,通过合并H3和MLP块,形成了一...
硬件感知算法:为了进一步优化计算效率,Mamba模型采用了一种硬件感知算法,充分利用GPU的内存层次结构来提高计算速度和降低内存需求。这种算法结合了RNN的递归计算效率和CNN的并行处理优势,使得Mamba模型在处理长序列数据时表现出更高的计算效率和性能。 模型架构优化:Mamba模型简化了传统SSM架构,通过合并H3和MLP块,形成了一...
③ 调整model rollout的horizon长度:model rollout的长度线性递增,因为一开始不准确【最终消融实验表明性能影响不大,但是能节省时间】 Experiments Visualization 本文首先做了一个可视化实验,MAMBA使用第一条轨迹进行探索,后续轨迹均进行利用,且即使环境存在稀疏奖励,也能够学到近贝叶斯最优的行为 ...
Mamba基于“选择性状态空间模型”(selective state space model),在处理长序列时展现出更高的效率和性能。Mamba的主要创新点包括: 线性时间复杂度:与Transformer不同,Mamba在序列长度方面实现了线性时间运行,特别适合处理非常长的序列。 选择性状态空间:Mamba利用选择性状态空间,能够更高效和有效地捕获相关信息,特别是在...
扩散模型长期以来一直受到可伸缩性和二次复杂性问题的困扰,特别是在基于变压器结构的情况下。在这项研究中,我们旨在利用称为Mamba的状态空间模型的长序列建模能力,将其适用性扩展到视觉数据生成领域。首先,我们发现了当前大多数基于Mamba的视觉方法中存在的一个关键疏忽,即Mamba扫描方案中缺乏对空间连续性的考虑。其次,...
SSM里的C/B/input 对应于Linear Attention的Q/K/V(Denote B=batch size, L=seq len, D=model ...
MambaLMHeadModel.from_pretrained加载预训练模型,并使用预训练模型建立一个model函数。 messages = [] while True: user_message = input("\nYour message: ") messages.append(dict( role="user", content=user_message )) input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_...