最近的工作 Vim 和 VMamba 使用 SSM 实现了线性复杂度和全局感受野,在自然图像上完成图像分类、图像分割等任务。 为了处理图像数据无方向性的特点,Vim 在图像的横向方向上使用 SSM 进行前向和后向选择性扫描,VMamba 在横向和纵向方向上使用 SSM 进行前向和后向选择性扫描,从而使得图像中的每个部分都能和其他部分...
最近的工作Vim和VMamba使用SSM实现了线性复杂度和全局感受野,在自然图像上完成图像分类、图像分割等任务。 为了处理图像数据无方向性的特点,Vim在图像的横向方向上使用SSM进行前向和后向选择性扫描,VMamba在横向和纵向方向上使用SSM进行前向和后向选择性扫描,从而使得图像中的每个部分都能和其他部分建立联系。 VMamba...
最近的工作Vim和VMamba使用SSM实现了线性复杂度和全局感受野,在自然图像上完成图像分类、图像分割等任务。 为了处理图像数据无方向性的特点,Vim在图像的横向方向上使用SSM进行前向和后向选择性扫描,VMamba在横向和纵向方向上使用SSM进行前向...
Mamba: the motivation(2) 作者描述了两个任务,在这些任务中,普通的SSM甚至S4(结构化状态空间模型)的表现都不理想,这就解释了mamba背后的动机。 直觉:例如,通过"fewshot"提示,我们可以"教导"大型语言模(LLMs)新的任务以及如何执行它们。使用基于Transformer的模型,这个任务可以被"轻松"地完成,因为基于Tran...
但实际上,SSM 和 Transformer 并不是非此即彼的两种架构,它们完全可以组合起来! 近日公布的一篇 NeurIPS 2023 论文《Block-State Transformers》就采用了这种做法,其不仅能轻松支持 65k token 长度的超长输入,而且计算效率还非常高,速度相比使用循环单元的 T...
Mamba 将这个 SSM 层嵌入到一个完整的神经网络语言模型中。具体来说,该模型采用了一系列门控层,其灵感来源于之前的门控 SSM。图 3 显示了将 SSM 层与门控神经网络相结合的 Mamba 架构。实验结果 表 2 显示了每个数据集的每字节比特数(BPB)。在本实验中,MegaByte758M+262M 和 MambaByte 模型使用相同的...
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...
由于双向 SSM 的核心成本相对于使用注意力的成本较小,因此使用沙漏架构对基于注意力的模型不起作用。正如前面讨论的,DiT 通过使用分块化来避免这些问题,以代价是压缩表示。 实验结果 类别条件图像生成 表1 是 DIFFUSSM 与目前所有的最先进的类别条件生成模型的比较结果。
Mamba-1:使用硬件感知型算法的选择式状态空间模型 Mamba-1 基于结构化状态空间模型引入了三大创新技术,即基于高阶多项式投影算子(HiPPO)的内存初始化、选择机制和硬件感知型计算。如图 3 所示。这些技术的目标是提升 SSM 的长程线性时间序列建模能力。具体来说,其中的初始化策略可构建一个连贯的隐藏状态矩阵,以...
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。