Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spacesarxiv.org/abs/2312.00752 github:github.com/state-spaces Intro Mamba模型最近在深度学习领域掀起了不小的热潮,国内很多一部分研究者都在追赶这个热点,通用赛道的人想着把Transformer替换成Mamba刷个热点,具体赛道的想着哪个块能换成Mamba跑上一跑。
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 翻译 基础模型现在为深度学习中大多数令人兴奋的应用程序提供支持,几乎普遍基于 Transformer 架构及其核心注意力模块。许多次二次时间架构(例如线性注意力、门控卷积和循环模型以及结构化状态… 易显维发表于南湖研究院 Mamba和State Space Model理解(1)...
Mamba 的性能: 本文通过经验验证了 Mamba 作为通用序列 FM 骨干的潜力,无论是在预训练质量还是特定领域的任务性能方面,它都能在几种模式和环境中发挥作用: 合成: 在一些重要的合成任务上,如被认为是大型语言模型关键的复制和归纳头,Mamba 不仅能轻松解决,还能推导出无限长(>100 万个词组)的解决方案。 音频和基因...
https://www.youtube.com/watch?v=9dSkvxS2EB0OUTLINE:0:00 - Introduction0:45 - Transformers vs RNNs vs S46:10 - What are sttate space models?12:30 - Selective State Space Models17:55 - The Mamba archite, 视频播放量 2536、弹幕量 0、点赞数 20、投硬币枚数 5、
目录概Mamba代码 Gu A. and Dao T. Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces. 2023. 概 Mamba. Mamba S4 和 S4D 虽然解决了 SSM 计算速度的问题, 但是有一个前提
1. 揭示了 Mamba 与 Linear Attention Transformer 之间的关系:Mamba 和 Linear Attention Transformer 可以使用统一的公式表示。进一步地,Mamba 可以视为具有若干特殊设计的线性注意力,其特殊设计为:输入门 (input gate)、遗忘门 (forget gate)、快捷连接 (shortcut)、无注意力的归一化、single-head 和更先进的宏观...
Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces, 2023. Gu, A., Dao, T., Ermon, S., Rudra, A., and Re, C. Hippo: Recurrent memory with optimal polynomial projections, 2020. Gu, A., Goel, K., and Ré, C. Efficiently modeling long sequences with structured state ...
简介:YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| MLLA:Mamba-Like Linear Attention,融合Mamba设计优势的注意力机制 一、本文介绍 本文记录的是利用MLLA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。MLLA模块具有独特优势。它不同于传统模块,能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互...
在“高效序列建模系列”的首篇文章中,作者开始探索序列建模方法,提出了一个独特的视角,将Mamba(SSM)和Linear Attention统一起来。文章深入探讨了序列和因果映射的概念,介绍了创新的基于记忆的Expand, Oscillation, Shrin... 内容导读 在“高效序列建模系列”的首篇文章中,作者开始探索序列建模方法,提出了一个独特的...
Mamba_SSM Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Winter 2024, CSE 291 (L00): Theory of LLMs, UC San Diego Deep learning applications have seen substantial advancements with the advent of the Transformer architecture and its attention mechanism. Despite its success, Transfor...