Selective State Space Model 经典状态空间模型(State space model, SSM):经典的状态空间模型是一个连续系统,它通过隐藏状态\bm{h}(t)\in\mathbb{R}^{d\times 1}将输入x(t)\in\mathbb{R}映射到输出y(t)\in\mathbb{R},可以写成: \begin{equation} \begin{split} \bm{h}'(t)&=\bm{A}\bm{h}(t...
为了解决上面的问题,作者提出了一种新的选择性 SSM(Selective State Space Models,简称 S6 或 Mamba)。这种模型通过让 SSM 的矩阵 A、B、C 依赖于输入数据,从而实现了选择性。这意味着模型可以根据当前的输入动态地调整其状态,选择性地传播或忽略信息。 Mamba 集成了 S4 和 Transformer 的精华,一个更加高效(S4...
最近,一项名为「Mamba」的研究似乎打破了这一局面,它在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的 S4 架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单...
Section 2 State Space Models 状态空间模型 结构化状态空间序列模型(Structured state space sequence models,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。它们受到一个特定连续系统 (1) 的启发,该系统通过一个隐含的潜在状态h(t)∈RNh(t)∈RN映射一个一维函数或序列x(t)∈R...
Mamba[1] 是一种先进的 state-space model (SSM),专为高效处理复杂的数据密集型序列而设计。它最近发表在由主要研究人员 Albert Gu 和 Tri Dao 撰写的论文“Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State S...
选择性状态空间模型 (Selective State Space Model):Mamba通过选择改进了 SSM,提出了选择性状态空间模型。参数被设置为的函数, 从而成为依赖于输入的参数。因此, 离散化参数也是依赖于输入的。选择性状态空间模型可以写成: 为了便于后续推导,作者对等式进行了3个修改: ...
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、
这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的 S4 架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单泛化。 在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇...
基于Mamba 的创新正不断涌现,但原论文却被 ICLR 放到了「待定区」。 2023 年,Transformer 在 AI 大模型领域的统治地位被撼动了。发起挑战的新架构名叫「Mamba」,它是一种选择性状态空间模型( selective state space model),在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。而且,它可以随上下文长度的增加实现线性扩展,...
这项工作为图像恢复中的U-Net架构提供了新的视角,突显了在特征重建中空间和通道上下文的重要性,并为未来的研究和实际应用开辟了有前景的方向。 参考 [1].CU-Mamba: Selective State Space Models with Channel Learning for Image Restoration. 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。