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中的有效感受野可视化结果表明...
本文改进思路:首先,让SSM参数成为输入函数,允许模型根据当前tokens有选择地沿序列长度维度传播或忘记信息。其次,尽管选择性机制引入阻碍了高效卷积的使用,但是设计硬件感知的并行算法。最后,将选择性SSM集成到端到端的神经网络中,这个神经网络里没有注意力,也没有MLP多层感知机。 Mamba相比于transformer,其推理速度提高5...
这是因为论文作者修改了mamba-ssm导致与原始的(pip install的或者从官网release里下载whl后安装的)不一样了 需要用作者自己写的mamba-ssm库替换原来中安装的: 复制作者的mamba-ssm文件夹(注意是子文件夹,如果有父文件夹也叫mamba-ssm,就复制里面的子文件夹mamba-ssm),进入目录anaconda3/envs/mamba(你的环境名)/...
Mamba 建立在状态空间模型(SSM)开创的方法基础上,引入了对文本等离散数据更有效的选择机制,并提供了高效的 GPU 实现。作者的简单观察结果是,使用 Mamba(不做修改)可以缓解语言建模中的主要计算瓶颈,从而消除 patching 并有效利用可用的计算资源。 论文标题:MambaByte: Token-free Selective State Space Model 论文链接...
除了上下文状态,Block Transformer 的输入中还有长度 W 的 token 嵌入的块/窗口;然后在这个窗口与上下文状态上使用交叉注意力。然后将这个交叉注意力操作的输出与自注意力在输入嵌入上的输出连接起来,之后是一个简单的投影。 SSM 不仅能在更长时间尺度上保留...
Mamba是一种基于结构化状态空间模型(SSM)的线性时间序列建模方法。它由Albert Gu和Tri Dao共同提出,...
Mamba是一种简化的SSM架构。与通常使用的SSM架构不同,后者将类似线性注意力的块和多层感知器(MLP)块...
通过对这个常微分方程组进行离散化,可以使用连续时间 SSM 来处理离散输入,如语言、语音和图像像素。为此,模型可以求得解析解: \begin{equation} h(t) = e^{\bm{A}\Delta t}\left( h(t-\Delta t) + \int_{t-\Delta t}^{t} e^{\bm{A}(t-\tau)} \bm{B}(\tau) x(\tau) \, d\tau \...
Mamba 首先引入了一个简单却有效选择机制,其可根据输入对 SSM 进行重新参数化,从而可让模型在滤除不相关信息的同时无限期地保留必要和相关的数据。然后,Mamba 还包含一种硬件感知型算法,可使用扫描(scan)而非卷积来循环地计算模型,这在 A100 GPU 上能让计算速度提升 3 倍。