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,...
Transformer的核心组件是注意力机制，SSM模型的核心则是一个线性时变系统。两者看似不相关，但论文指出：它们都可以表示成可半分离矩阵（Semiseparable Matrices）的变换。先从SSM的视角来看。SSM本身就定义了一个线性映射，恰好对应了一个半可分离矩阵。半可分离矩阵有着特殊的低秩结构，这种结构又恰好对应了SSM模型中...
Mamba-YOLO 是视觉识别和检测任务的重要进展,旨在构建一个结合了 SSM 和 CNN 优势的新型主干网络。该架构将基于 SSM 的状态空间转换模型应用于 YOLO 的层中,以有效地捕捉全局依赖关系,并利用局部卷积的优势来提高检测精度和模型对复杂场景的理解,同时保持实时性能。这种混合架构有望突破现有视觉模型在处理大规模或高...
作者引入了通道感知U形玛巴(Channel-Aware U-Shaped Mamba,简称CU-Mamba)模型,通过结合双状态空间模型(State Space Model,简称SSM)来为图像恢复任务丰富U-Net的全球上下文和通道特定特征。 作者通过详细的消融研究验证了空间和通道SSM模块的有效性。 作者的实验表明,CU-Mamba模型在多种图像恢复数据集上取得了有希望的...
1)我们提出了Remote Sensing Mamba来处理超高分辨率遥感任务。RSM首次使用SSM来处理超高分辨率遥感图像,它能够处理包含整个物体的超高分辨率遥感图像,并建立起遥感图像的全局联系。 2)我们设计了一个Omnidirectional selective scan module提取超高...
之前的研究表明，基于 SSM 的序列模型是一种有效而且高效的通用神经序列模型。通过使用这种架构，可以使 SSM 核心处理更细粒度的图像表示，消除全局分块化或多尺度层。为进一步提高效率，DIFFUSSM 在网络的密集组件中采用沙漏 (hourglass) 架构。作者在不同分辨率下验证了 DIFFUSSM 的性能。在 ImageNet 上的实验证明...
刚刚，CMU和普林斯顿的研究者发布了Mamba。这种SSM架构在语言建模上与Transformers不相上下，而且还能线性扩展，同时具有5倍的推理吞吐量！论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.00752 论文一作Albert Gu表示，二次注意力对于信息密集型模型是必不可少的，但现在，再也不需要了！论文一出，直接炸翻了AI社区。英伟达...
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...