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...
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...
PPMamba的核心结构,即PP-SSM块,引入了一种金字塔状的卷积模块与OSS。这种模块有效地将来自八个不同方向的八尺度局部特征与全局特征融合在一起,增强模型在RS图像中捕捉多样土地覆盖模式的能力。 其余部分如下: II 回顾与PPMamba相关的架构和技术的相关工作。在细节中,III 详细介绍了所提出的方法。 IV 呈现了实验结...
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...
受到状态空间模型(SSM),也叫Mamba,能够有效捕获全局语义信息的启发,我们提出了一个针对高分辨率遥感图像的语义分割框架,命名为Samba。 Samba利用编码器-解码器架构,其中Samba块作为编码器用于多级语义信息的有效提取,而UperNet作为解码器。 我们在LoveDA数据集上对Samba进行了评估,并将其性能与表现最佳的CNN和ViT方法进行...
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...
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...