自从Mamba问世以来,只知道有这么一个可以和transformer媲美的模型,却一直没有学习过其中的方法、概念。这两天查阅了一些资料、博客,自觉把State Space Model和Mamba中的关键点概念性地理解且串起来了。各种细节还没有深究,但前因后果,high-level层面的理解肯定可以有逻辑地讲出来了。这篇文章就作为一篇学习笔记总结了Ma...
Mamba,State Space Models,Graph Neural Networks Introduction GTs相对于MPNN的优势通常可以解释为MPNN倾向于编码局部结构,而GTs的一个关键基本原则是让节点通过全局注意机制关注所有其他节点,允许直接建模远程相互作用。然而,全局注意具有微弱的归纳偏差,通常需要合并关于节点位置的信息来捕获图结构。为此,引入了各种基于光谱...
Mamba 是一个热门研究方向，也因此有多个团队都在尝试编写综述报告，除了本文介绍的这一篇，还有另一些关注状态空间模型或视觉 Mamba 的综述，详情请参阅相应论文：Mamba-360: Survey of state space models as transformer alternative for long sequence modelling: Methods, applications, and challenges. arXiv:2404....
【Mamba详解】 - Mamba是一种新型的状态空间模型(State Space Model,SSM),它取得了和Transformer类似的性能,但可以处理更长的序列(例如100万token)。这是通过去除Attention机制中的“二次瓶颈”实现的。 - SS...
团队通过提出一个叫结构化状态空间二元性（Structured State Space Duality，SSD）的理论框架，把这两大模型家族统一了起来。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...
GitHub:https://github.com/state-spaces/mamba 对于线性模型来说,标准复制任务很简单。选择性复印和感应头需要用于LLM的动态、内容感知存储器。 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...
Mamba[1] 是一种先进的 state-space model (SSM),专为高效处理复杂的数据密集型序列而设计。它最近发表在由主要研究人员 Albert Gu 和 Tri Dao 撰写的论文“Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State S...
Mamba是一种状态空间模型(SSM,State Space Model)。 建立在更现代的适用于深度学习的结构化SSM(S4, Structured SSM)基础上,与经典架构RNN有相似之处。 在先前研究的Mamba主要有三点创新: 对输入信息有选择性处理 硬件感知的算法 更简单的架构 选择性状态空间模型 ...
Mamba-2 的核心贡献是新的 SSD（state space dual）层。SSD 层可以被定义为选择性 SSM 的特例。与 Mamba 相比，Mamba-2 的改动会略微降低表达能力，但却显著提高了训练效率，特别是允许在现代加速器上使用矩阵乘法单元。SSD 层的对偶注意力：除了最新的 SSD 层，研究者也对 Mamba 的神经网络架构做了一些小的...
Mamba是一种新型的状态空间模型(State Space Model, SSM)。简单来说,你可以把它理解为一种更高效处理长序列数据的模型架构,它主要为了解决Transformer模型在处理长序列时效率低下的问题而提出的 Mamba是由Albert Gu(卡耐基梅隆大学)和Tri Dao(普林斯顿大学)两位研究人员主导开发的 ...