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...
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。得益于上周「Mamba」的...
这会限制其上下文感知型建模的能力,导致 SSM 在选择性复制等一些特定任务上表现不佳。 Mamba 为了解决上述传统 SSM 的缺点,实现上下文感知型建模,Albert Gu 和 Tri Dao 提出了可用作通用序列基础模型主干网络的 Mamba,参阅机器之心报道《五倍吞吐量,性能全面包围 Transformer:新架构 Mamba 引爆 AI 圈》。 之后,他...
我们的方法的核心思想是,我们可以将Transformer和SSMs都视为在令牌序列上应用不同形式的混合矩阵。因此,我们可以通过在SSM中匹配不同粒度的信息来逐步提炼Transformer架构:首先匹配混合矩阵本身,然后匹配每个块的隐藏单元,最后匹配端到端预测。我们的方法称为MOHAWK,能够使用仅30亿个令牌提炼基于Phi-1.5架构的Mamba-2变体(...
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。
SSM 是一种基础科学模型,广泛应用于控制论、计算神经科学、信号处理等领域。广义上,SSM 一词指的是对潜变量如何在状态空间中演化进行建模的任何模型。这些广义的 SSM 有许多种,可以改变 x 的状态空间(如连续、离散或混合空间)、y 的观测空间、过渡动态、附加噪声过程或系统的线性度。SSM 在历史上通常指隐马尔可夫...
作者引入了通道感知U形玛巴(Channel-Aware U-Shaped Mamba,简称CU-Mamba)模型,通过结合双状态空间模型(State Space Model,简称SSM)来为图像恢复任务丰富U-Net的全球上下文和通道特定特征。 作者通过详细的消融研究验证了空间和通道SSM模块的有效性。 作者的实验表明,CU-Mamba模型在多种图像恢复数据集上取得了有希望的...
然后,输入 token 和状态矩阵会通过选择式 SSM 单元,利用并行关联扫描,从而得到输出 Y。之后,Mamba-1 采用了一个 skip 连接,以鼓励特征复用和缓解常在模型训练过程中发生的性能下降问题。最后,通过交错地堆叠该模块与标准归一化和残差连接,便可构建出 Mamba 模型。
近日，波兰一个研究团队发现，如果将 SSM 与混合专家系统（MoE/Mixture of Experts）组合起来，可望让 SSM 实现大规模扩展。MoE 是目前常用于扩展 Transformer 的技术，比如近期的 Mixtral 模型就使用了这一技术，参阅机器之心文章。这个波兰研究团队给出的研究成果是 MoE-Mamba，即将 Mamba 和混合专家层组合起来的...
1)我们提出了Remote Sensing Mamba来处理超高分辨率遥感任务。RSM首次使用SSM来处理超高分辨率遥感图像,它能够处理包含整个物体的超高分辨率遥感图像,并建立起遥感图像的全局联系。 2)我们设计了一个Omnidirectional selective scan module提取超高分辨率遥感图像中具有大空间尺度和多个方向的空间特征。OSSM通过在多个方向上使用...