SSM卷积基本原理 分析第一个方程 分析第二个方程 Mamba:一种深度学习架构,专注于序列建模 架构概述 关键组件 选择性状态空间模型 选择性压缩与上下文信息处理 1. 标准复制任务(左图)(固定间距) 2. 选择性复制任务(右图)(随机间距) 选择改进 SSM 算法1 :Standard SSM(S4) 改进算法2 :选择性SSM(S6) Mamba架构...
正如我们之前看到的,对于 SSM 生成的每个令牌,矩阵 A、B 和 C 都是相同的。 因此,SSM 无法执行内容感知推理,因为它将每个标记视为固定 A、B 和 C 矩阵的结果。 这是一个问题,因为我们希望 SSM 对输入(提示)进行推理。 SSM 表现不佳的第二个任务是感应头,其目标是重现输入中发现的模式: 在上面的示例中,...
为了解决这个问题，这项新研究用一个可扩展性更强的状态空间模型（SSM）主干替代了传统架构中的注意力机制，开发出了一个名为 Diffusion State Space Model（DIFFUSSM）的新架构。这种新架构可以使用更少的算力，媲美或超越具有注意力模块的现有扩散模型的图像生成效果，出色地生成高分辨率图像。得益于上周「Mamba」的...
该工作提出了高分辨率遥感图像的语义分割框架 Samba,性能指标均超越了CNN-based和ViT-based方法,证明了Mamba在遥感高分图像中作为新一代backbone的潜力,为遥感语义分割任务提供了 mamba-based 方法的表现基准。值得一提的是,Samba是第一个将状态空间模型(SSM)运用到遥感图像语义分割任务中的工作,代码已开源,欢迎关注。
没错，这篇论文的提出的重磅发现：Transformer中的注意力机制与SSM存在着非常紧密的数学联系。团队通过提出一个叫结构化状态空间二元性（Structured State Space Duality，SSD）的理论框架，把这两大模型家族统一了起来。Mamba一代论文年初被ICLR拒稿，当时还让许多学者集体破防，引起一阵热议。这次二代论文在理论和实验...
Mamba 是基于 SSM 构建的模型，能实现线性时间的推理速度（对上下文长度而言），并且其还通过硬件感知型设计实现了高效的训练流程。Mamba 采用了一种工作高效型的并行扫描方法，可以减轻循环的序列性的影响，而融合 GPU 操作则可无需实现扩展状态。反向传播所必需的中间状态不会被保存下来，而是会在反向通过过程中被...
架构设计上,Mamba-2简化了块的设计,同时受注意力启发做出一些改动,借鉴多头注意力创建了多输入SSM。 有了与注意力之间的联系,SSD还可以轻松将Transformer架构多年来积累起来的优化方法引入SSM。 比如引入张量并行和序列并行,扩展到更大的...
📖 第一部分:SSM的起源 SSM(Structural Sequence Model)最初起源于Transformer模型,它是一种处理序列数据的强大工具。在处理离散数据时,SSM能够学习到底层蕴含的连续信息,因为对于SSM来说,序列只是连续信号的采样。 🔄 第二部分:从SSM到S4的升级之路 2.1 离散数据的连续化:基于零阶保持技术进行连续化并采样。除了...
为了解决上述问题,我们首次将 SSM 引入超高分辨率遥感任务以实现全局感受野和线性复杂度,提出了 Remote Sensing Mamba(RSM)来处理超分辨率遥感图像。 RSM 不包含任何自注意力操作,但是具有全局感受野,能够对超高分辨率遥感图像的上下文进行有效建模。由于 RSM 具有线性复杂度,它能够处理包含了多个物体的大尺度的超高分辨率遥...
替代注意力机制,SSM 真的大有可为? 为了用更少的算力让扩散模型生成高分辨率图像,注意力机制可以不要,这是康奈尔大学和苹果的一项最新研究所给出的结论。 众所周知,注意力机制是 Transformer 架构的核心组件,对于高质量的文本、图像生成都至关重要。但它的缺陷也很明显,即计算复杂度会随着序列长度的增加呈现二次方...