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...
代码:https://github.com/state-spaces 简介: Mamba通过使用选择性状态空间模型(Selective State Space Models, SSSM)克服了传统Transformer架构在处理长序列时的计算效率问题。具体来说,Mamba采用了输入依赖的选择机制,使得模型能够更智能地决定哪些信息需要被保留或忽略,从而提高了效率和准确性。 主要框架: 选择性状态...
自从Mamba问世以来,只知道有这么一个可以和transformer媲美的模型,却一直没有学习过其中的方法、概念。这两天查阅了一些资料、博客,自觉把State Space Model和Mamba中的关键点概念性地理解且串起来了。各种细节还没有深究,但前因后果,high-level层面的理解肯定可以有逻辑地讲出来了。这篇文章就作为一篇学习笔记总结了Ma...
Mamba 是一种新型的架构,通常被归类为状态空间模型(State Space Model,SSM)。它是为了克服传统神经网络架构(如 Transformer)在处理长期依赖和复杂序列数据时的一些局限性而提出的。Mamba 作为一种新的架构,旨在改进大规模语言模型(LLMs)和其他任务的表现,尤其是在生成任务、自然语言理解、时间序列建模等方面。 1. 背...
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 Spaces”中。 Mamba 因其在语言处理、基因组学和音频分析等各个领域的应用而脱颖而出。这种创...
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: ...
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...
GraphMamba: Whole slide image classification meets graph-driven selective state space modelMedical image analysisWhole slide imageMulti-instance learningGraph neural networksMambaWe design GraphMamba to model long-range relations and spatial structure for WSI analysis.GraphMamba couples graph and Mamba to ...
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...
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...