Mamba 模块的实现:mamba_simple.py Mamba 类 初始化方法(init): 模型参数:d_model, d_state, d_conv, expand 等参数控制模型的基本结构和大小。d_model 表示模型的维度,d_state 是SSM状态扩展因子,d_conv 是局部卷积宽度,expand 为块膨胀系数。 输入输出投影:in_proj 和 out_proj 线性层用于输入数据和模型...
4.2 选择性状态空间模型 (Selective SSM) 4.3 Mamba 模块架构 4.4 Mamba 模块代码梳理 4.5 Mamba 模块参数量计算 文章结语 参考文献 写在前面 接下来两篇文章我们将介绍来自多伦多大学 Bo Wang 老师实验室继 scGPT 后的又一项大模型研究,有关 RNA 序列的大模型 Orthrus。作者 Philip Fradkin 和 Ruian Shi 在模型...
大家好,我发现了一个非常好的Github开源项目,分享给大家,仅使用PyTorch实现的双向Mamba2(BiMamba2)提供N维度支持,包括1d,2d,3d数据的支持,借助BiMamba2,你可以很方便的缝合到任意模型中去提高精度。大家可以理解为这是一个即插即用的Mamba模块,可以轻松嵌入到你
Mamba 是一种具有线性计算复杂度的状态空间模型,它能够以线性计算复杂度实现对输入序列的有效建模,在近几个月受到了广泛的关注。 本文给出了一个十分有趣的发现:强大的 Mamba 模型与通常被认为性能不佳的线性注意力有着内在的相似性:本文用统一的公式表述了...
本文给出了一个十分有趣的发现:强大的 Mamba 模型与通常被认为性能不佳的线性注意力有着内在的相似性:本文用统一的公式表述了 Mamba 中的核心模块状态空间模型(SSM)和线性注意力,揭示了二者之间的密切联系,并探究了是哪些特殊的属性和设计导致了 Mamba 的成功。
# 线性操作x_conv_out =self.conv_linear(x_conv_act)# S6模块操作x_ssm =self.S6(x_conv_out)x_act = F.silu(x_ssm)# Swish激活 # 残差连接x_residual = F.silu(self.D(x))x_combined = x_act * x_residualx_out =self.out_proj...
在此基础上，他们得到了一个包含 14 个模型 / 模块的 Video Mamba Suite，适用于 12 个视频理解任务。研究团队希望 Video Mamba Suite 能成为未来探索基于 SSM 的视频理解模型的基础型资源。四种角色 Mamba 作为视频时序模型 任务和数据：研究团队对 Mamba 在五个视频时间任务上的性能进行了评估：时间动作定位（...
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...
# S6模块操作 x_ssm =self.S6(x_conv_out) x_act = F.silu(x_ssm) # Swish激活 # 残差连接 x_residual = F.silu(self.D(x)) x_combined = x_act * x_residual x_out =self.out_proj(x_combined) return x_out 1. 2. 3. 4. ...