因为RWKV6比Mamba强，但是现在流行用Mamba水，所以，我们做个对比：GitHub - Yaziwel/Awesome-RWKV-in...
我在多个医学图像数据集复现了，甚至效果不如UNet。总体来说mamba不适合做backbone，把原来的Trans或CNN块...
表1展示了在三个数据集上的图像分割性能比较,作者与五种最先进的方法进行了比较,包括U-Net [27],U-NeXt [30],Rolling-UNet [21],U-Mamba [24]和Seg. U-KAN [18]。作者的实验结果表明,在所有数据集上,作者提出的KAN-Mamba FusionNet方法在与其他最先进方法的比较中,始终表现出良好的性能。 作者的模型在...
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。 - 语言建模 Mamba是首个线性时间序列模型,无...
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。
根据这些视频生成方法的类型,它们可以分为三类:基于Unet的扩散方法、基于Transformer的扩散方法和其他方法。 扩散-Unet。在视频合成领域,Ma等人(2024年);Zhang等人(2024年);Bar-Tal等人(2024年);Wei等人(2023年);Ho等人(2022年);Girdhar等人(2023年);Feng等人(2023年);Xu等人(2023年);Hu等人(2023年);Ni等人(20...
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。
在音频波形和DNA序列建模方面,Mamba的表现优于SaShiMi、Hyena和Transformers等先前的SOTA模型,无论是在预训练质量还是下游指标方面(例如,在具有挑战性的语音生成数据集上,FID降低了一半以上)。 在这两种情况下,它的性能随着上下文长度的增加而提高,最高可达百万长度的序列。