状态空间模型(State Space Model, SSM) SSM经常用于控制理论,其功能类似于Transformer和RNN,用于处理时间序列,如文本,信号等。 在传统上,连续的时间t,SSM就是将输入序列x(t)映射到潜在状态表示h(t)(即描述状态表示 ),并推导出预测的输出序列y(t) 。比如在图1中可以表示为: x(t)-在迷宫中向左和向下移动; ...
因此,SSM 是一种通用序列模型,在并行和序列环境以及各种领域(如音频、视觉、时间序列)中都能高效运行。论文第 2 章介绍了 SSM 的背景,并阐述了状态空间序列模型的这些特性。 不过,SSM 的通用性也有代价。原始 SSM 仍然面临两个额外挑战 —— 也许比其他模型更严重 —— 这阻碍了它们作为深度序列模型的使用。挑战...
SSM_pack算子 作为Mamba 中的核心步骤,SSM 算子在处理 packed 数据时的 sequence 间状态传递发生在 (1a) 计算中。 参考Mamba1 论文中 Boundary Resetting 的这个描述,简单的消除方法为将 (2a) 中的 $$\Delta$$ 置为正无穷,即将两序列之间距离置为无穷远。在串行计算中,更简单的方法是直接将 (1a) 中的 \...
图解Mamba: 讲解Transformer的问题,状态空间模型(SSM),Mamba-选择性状态空间SSM 2.Mamba原理精讲: 讲解序列模型、状态空间模型(SSM)、 S4状态空间模型、 Mamba(S6)架构、Mamba选择性扫描等硬件感知算法、Mamba性能和实验结果 3.Mamba文本生成实战:Ubuntu系统上安装Mamba并进行文本生成实战演示 4.Mamba代码精讲:讲解...
据悉,这是第一个基于纯 SSM 所构建的医学图像分割模型,其旨在建立一个基准,并为未来更高效、更有效...
提出了基于SSM状态空间模型的新架构,可实现Transformer质量的性能,同时线性缩放序列长度。 提出了一种硬件感知算法,通过扫描而不是卷积来循环计算模型,避免具体化扩展状态以减少内存使用。 将先前的深度序列模型架构简化为同构架构,具有快速推理、线性缩放和改进的长序列性能。
RainboWu731:Mamba系列日积月累(一):状态空间模型SSM的离散化过程推导388 赞同 · 60 评论文章 ...
图解Mamba: 讲解Transformer的问题,状态空间模型(SSM),Mamba-选择性状态空间SSM 2.Mamba原理精讲: 讲解序列模型、状态空间模型(SSM)、 S4状态空间模型、 Mamba(S6)架构、Mamba选择性扫描等硬件感知算法、Mamba性能和实验结果 3.Mamba文本生成实战:Ubuntu系统上安装Mamba并进行文本生成实战演示 4.Mamba代码精讲:讲解...
在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇。其中,有位研究者表示自己要在飞机上把这些论文都读一下。对此,Albert Gu 给出了更好的建议:他的博士论文其实把这些进展都梳理了一下,读起来可能更有条理。 在论文摘要中,作者写到,序列模型是深度学习模型的支柱,已在科学...