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...
Mamba模型采用了受控制理论启发的状态空间模型(SSM)来替代传统的注意力机制(Attention),同时保留了多层感知机(MLP)风格的投影来进行计算。Mamba模型通过这种方式实现了对序列数据的有效处理。 Mamba的应用前景 Mamba模型在多个方面展现出了卓越的性能,特别是在需要处理长序列数据的场景中。例如,在生物信息学中处理DNA序列...
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...
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是一种状态空间模型(SSM,State Space Model)。 建立在更现代的适用于深度学习的结构化SSM(S4, Structured SSM)基础上,与经典架构RNN有相似之处。 在先前研究的Mamba主要有三点创新: 对输入信息有选择性处理 硬件感知的算法 更简单的架构 选择性状态空间模型 ...