Mamba 是简化了传统 RNN 非线性, 但是增加了其参数量和复杂度.Selective State Spaces就是个扩维的Gate...
该模型从“具有选择性的扫描状态空间序列模型”（Selective Scan Space State Sequential Model，简称S6）...
可以写成循环线性注意力形式: 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,它通过隐藏状态将输入映射到输出,可以写成: 离散状态空间模型:为了应用于深度神经网络,SSM 首先通过零阶保持离散化转换为其离散版本。具体来说,使用时间尺度参数将连续参数转换为...
在这项工作中,引入时空图 Mamba (STG-Mamba),作为通过将 STG 网络视为一个系统,并采用图选择性状态空间块 (Graph Selective State Space Block, GS3B) 来首次探索SSSM进行 STG 学习的强大能力,以求精确展示 STG 网络的动态演化。STG-Mamba 被制定为一种编码器-解码器架构,以 GS3B 为基本模块,用于高效的序列...
Section 3 Selective State Space Models 选择性状态空间模型 第3.1 节:利用合成任务的直觉来激发我们的选择机制, 第3.2 节:解释如何将这一机制纳入状态空间模型。 第3.3 节:由此产生的时变 SSM 不能使用卷积,这就提出了如何高效计算的技术难题。本文采用一种硬件感知算法,利用现代硬件的内存层次结构来克服这一难题...
VMamba 成功的关键在于采用了 Selective Scan Space State Sequential Model（S6 模型）。该模型设计之初是用于解决自然语言处理（NLP）任务。与 ViT 中注意力机制不同，S6 将 1D 向量中的每个元素（例如文本序列）与在此之前扫描过的信息进行交互，从而有效地将二次复杂度降低到线性。然而，由于视觉信号（如图像）...
Mamba 的核心在于引入了一种新的架构 ——「选择性状态空间模型（ selective state space model）」，这使得 Mamba 在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。当时，论文作者 Albert Gu 表示，Mamba 的成功让他对 SSM 的未来充满了信心。如今，康奈尔大学和苹果的这篇论文似乎又给 SSM 的应用前景增加了新的例证。
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...
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 2675、弹幕量 0、点赞数 20、投硬币枚数 5、
我们提出了一种新型的选择性状态空间模型（selective state space models），通过在多个方面改进之前的工作...