Mamba 的 hidden state 的维度比较高 如果一个输入 token 的 embedding 的维度是 d. Mamba 则会单独处理每一个维度, 而且每个维度的 hidden state 的 dimension 是 N. 也就是说, 总的维度 dN. 虽然 hidden state 的总大小还是和 RNN 一样不会随输入变长而变大 (Transformer 则完全不同, 详情可以看 zhihu...
MoE-Mamba 利用了这两种架构的兼容能力。如图 2 所示，在 MoE-Mamba 中，每间隔一个 Mamba 层就会被替换成一个基于 Switch 的 MoE 前馈层。不过该团队也注意到这一设计和《Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces》的设计有些相似；后者交替堆叠了 Mamba 层和前馈层，但得到的模型相比...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.21060GitHub 地址：https://github.com/state-spaces/mamba论文标题：Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality 总体而言，本文提出了 SSD（state space duality）框架，基于此，研究者设计了一个新的体系架构 M...
论文标题：Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding 论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.09626 代码链接：https://github.com/OpenGVLab/video-mamba-suite 在当今快速发展的计算机视觉领域，视频理解技术已成为推动行业进步的关键驱动力之一。众多研究者致力于探索...
结果令人振奋：Mamba 在视频专用和视频 - 语言任务中均展现出强劲的潜力，实现了效率与性能的理想平衡。这不仅是技术上的飞跃，更是对未来视频理解研究的有力推动。论文标题：Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding 论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.09626 ...
项目地址：https://github.com/state-spaces/mamba 击败Transformer的架构，是怎样诞生的 现在的基础模型，几乎都是基于Transformer架构和其中最核心的注意力模块来构建的。为了解决Transformer在处理长序列时的计算低效问题，学界开发了很多二次方时间复杂度的架构，比如线性注意力、门控卷积和循环模型，以及结构化状态空间...
最近，一项名为「Mamba」的研究似乎打破了这一局面。在这篇论文中，研究者提出了一种新的架构 ——「选择性状态空间模型（ selective state space model）」。它在多个方面改进了先前的工作。作者表示，「Mamba」在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。而且，它可以随上下文长度的增加实现线性扩展，其性能在实际...
结构化状空间(Structured State Space,S4)模型最近成为了序列模型领域的一种有前景的新类别,它融合了循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和传统状态空间模型的特性。在深度学习领域,S4模型代表了一项重大创新,为设计高效且适应性强的序列模型提供了全新的方法。
论文标题:Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding 论文链接:arxiv.org/abs/2403.0962 代码链接:github.com/OpenGVLab/vi 在当今快速发展的计算机视觉领域,视频理解技术已成为推动行业进步的关键驱动力之一。众多研究者致力于探索和优化各种深度学习架构,以期实现对视频内...
状态方程(State Equation):描述系统状态随时间的演变。状态方程通常包含当前状态和输入,以及可能的系统参数。数学上,状态方程可以表示为: x˙(t)=A(t)x(t)+B(t)u(t), 其中,x(t)是在时间步 t 的系统状态,x˙(t)是状态向量x(t)关于时间 t的导数,u(t) 是在时间步 t的输入,A(t)是状态转移矩阵,di...