SSM卷积基本原理 分析第一个方程 分析第二个方程 Mamba:一种深度学习架构,专注于序列建模 架构概述 关键组件 选择性状态空间模型 选择性压缩与上下文信息处理 1. 标准复制任务(左图)(固定间距) 2. 选择性复制任务(右图)(随机间距) 选择改进 SSM 算法1 :Standard SSM(S4) 改进算法2 :选择性SSM(S6) Mamba架构...
到目前为止,我们探索的选择性 SSM 可以作为一个块来实现,就像我们在解码器块中表示自注意力一样。 与解码器一样,我们可以堆叠多个 Mamba 块并将它们的输出用作下一个 Mamba 块的输入: 它从线性投影开始,以扩展输入嵌入。 然后,在选择性 SSM 之前应用卷积以防止独立的令牌计算。 选择性 SSM 具有以下属性: 通过...
Mamba 的核心在于引入了一种新的架构 ——「选择性状态空间模型（ selective state space model）」，这使得 Mamba 在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。当时，论文作者 Albert Gu 表示，Mamba 的成功让他对 SSM 的未来充满了信心。如今，康奈尔大学和苹果的这篇论文似乎又给 SSM 的应用前景增加了新的例证。
该工作提出了高分辨率遥感图像的语义分割框架 Samba,性能指标均超越了CNN-based和ViT-based方法,证明了Mamba在遥感高分图像中作为新一代backbone的潜力,为遥感语义分割任务提供了 mamba-based 方法的表现基准。值得一提的是,Samba是第一个将状态空间模型(SSM)运用到遥感图像语义分割任务中的工作,代码已开源,欢迎关注。
在执行命令pip install causal_conv1d和mamba_ssm出错: 解决方案: 1、使用网友配置好的Docker环境,参考:解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -> 直接使用Mamba基础环境docker镜像DockHub仓库地址:https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general代码:docker pull kom4cr...
最近的工作 Vim 和 VMamba 使用 SSM 实现了线性复杂度和全局感受野,在自然图像上完成图像分类、图像分割等任务。 为了处理图像数据无方向性的特点,Vim 在图像的横向方向上使用 SSM 进行前向和后向选择性扫描,VMamba 在横向和纵向方向上使用 SSM 进行前向和后向选择性扫描,从而使得图像中的每个部分都能和其他部分...
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“Transformers are SSMs”是致敬了4年前的线性注意力经典论文“Transformers are RNNs”。那么，SSM和注意力机制究竟是怎么...
Mamba 是基于 SSM 构建的模型，能实现线性时间的推理速度（对上下文长度而言），并且其还通过硬件感知型设计实现了高效的训练流程。Mamba 采用了一种工作高效型的并行扫描方法，可以减轻循环的序列性的影响，而融合 GPU 操作则可无需实现扩展状态。反向传播所必需的中间状态不会被保存下来，而是会在反向通过过程中被...
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(Phi-Mamba),以及使用50亿个令牌的混合版本(Hybrid Phi-Mamba)。尽管使用的训练数据不到从头开始...
简介:通透想在Transformer的基础上进行创新,推出了Mamba架构,旨在提高模型的效率和性能。本文将介绍Mamba的演变过程,包括SSM、S4和mamba,以及线性transformer的特点和优势。通过实例和图表,解释这些概念如何在实际应用中发挥作用,并提供可操作的建议和解决问题的方法。