SSM 是卷积系统。SSM 是线性时不变系统,可显式表示为连续卷积。此外,离散时间版本可以在使用离散卷积进行训练时并行化,从而实现高效训练。 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。
不同于仅支持一类计算的 RNN 和 Transformer，离散 SSM 灵活性很高；得益于其线性性质，它既能支持循环计算，也可支持卷积计算。这种特性让 SSM 不仅能实现高效推理，也能实现并行训练。但是，需要指出，最常规的 SSM 是时不变的，也就是说其 A、B、C 和 Δ 与模型输入 x 无关。这会限制其上下文感知型建模...
这个真的很好发论文! Mamba 作为近期的深度学习新架构,从文本到视觉处理,相关变体遍地开花。 Mamba作为超过transformer的序列建模构架,一出现就引爆了AI圈。可以说,原本用Transformer做的工作都可以在mamba… 程霖 Mamba2: SSM和Transformer的大一统 Introduction最近Mamba-2被ICML接收,实现了状态空间模型和注意力机制的...
在Mamba的体系结构中,转换依赖于当前输入,这种方法在传统ssm的固定计算和循环神经网络的输入依赖动态性之间取得了平衡。 主要组成如下: 固定主干:从一个隐藏状态到下一个隐藏状态的转换仍然是一个固定的计算(由a矩阵定义),允许跨序列的预计算。 输入相关转换:输入影响下一个隐藏状态(由B矩阵定义)的方式取决于当前输...
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...
先验状态空间模型(ssm)的一个关键限制是其刚性的、输入不变的结构。这些模型为整个序列使用一组固定参数(我们称它们为a和B)。这种结构甚至比lstm等模型更具限制性,在lstm中,信号的转换可能依赖于先前的隐藏状态和输入。 Mamba则是一种范式转换,即如何计算向下...
Mamba一代论文年初被ICLR拒稿，当时还让许多学者集体破防，引起一阵热议。这次二代论文在理论和实验上都更丰富了，成功入选ICML 2024。作者依然是Albert Gu和Tri Dao两位。他们透露，论文题目中“Transformers are SSMs”是致敬了4年前的线性注意力经典论文“Transformers are RNNs”。那么，SSM和注意力机制究竟是怎么...
论文理论化认为Mamba更适合具有长序列和自回归特性的任务,而这些特性大多数视觉任务不具备。 该论文探讨了Mamba架构(包含状态空间模型SSM)是否有必要用于视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实了了Mamba在视觉识别任务中的效果,认为其不如传统的...
这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的 S4 架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单泛化。 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...
简单来说，Mamba 首先引入了一个简单却有效的选择机制，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。最近，一篇题为《The Mamba in the Llama: Distilling and Accelerating Hybrid Models》的论文证明：通过重用注意力层的权重，大型 transformer 可以被蒸馏...