📝最近一篇论文对视觉SSM模型进行了深入探讨,并对比了市面上的vision mamba模型与一个简化的gated conv模型。🔍结果发现,这个卷积网络在性能上竟然超越了所有的mamba模型!🤩🤔作者认为,SSM模型在长序列和自回归场合下表现优异,但imagenet数据集并不具备这些性质,因此SSM模型在此数据集上并不适用。💡这一观点引...
因此,SSM 是一种通用序列模型,在并行和序列环境以及各种领域(如音频、视觉、时间序列)中都能高效运行。论文第 2 章介绍了 SSM 的背景,并阐述了状态空间序列模型的这些特性。 不过,SSM 的通用性也有代价。原始 SSM 仍然面临两个额外挑战 —— 也许比其他模型更严重 —— 这阻碍了它们作为深度序列模型的使用。挑战...
状态空间模型(State space midel, SSM) 状态空间模型传统上用于控制理论中通过状态变量对动态系统建模。在深度学习的背景下,当我们谈到ssm时,通常指的是即线性不变(或平稳)系统。早在2021年10月,Albert GU等人发表的论文 Effic… 9磅15PW心理咨询 基于生成模型的复杂流体重建方法总结 AI4Sc...发表于AI fo......
■2014 年第 1期 ■现 代管理科学 ■发展战略 ;~]:Arcelus—SSM模型的天津市海洋产业结构评价 ●王燕陈欢 摘要: 文 章采用 Arcelus SS M模型 , 对天 津海洋产 业发展 的 国家增长 分量 、 国家产 业结 构分 量、 地 区增长分 量和 地区 产 业结构分 量进行 了测度 和评价 。研究 结果表 明, ...
SSM模型是借助PIM-SM的部分技术和IGMPv3/MLDv2来实现的,无需维护RP、无需构建RPT、无需注册组播源,可以直接在源与组成员之间建立SPT。 SSM的特点是网络用户能够预先知道组播源的具体位置。因此用户在加入组播组时,可以明确指定从哪些源接收信息。组成员端DR了解到用户主机的需求后,直接向源端DR发送Join报文。Join报...
替代Transformer的状态空间模型 | 近来,状态空间模型(State Space Model,SSM)作为一种可能替代基于自注意力的 Transformer 的方法,受到了越来越多的关注。在这项工作中,来自安徽大学、哈尔滨工业大学和北京大学的研究团队,首先对这些工作进行了全面的综述,并进行了实验比较和分析,从而更好地展示 SSM 的特点和优势。
3月29日，知名AI研究实验室AI21在官网开源了，首个基于SSM-Transformer混合架构的商业大模型——Jamba。目前，ChatGPT、Stable Difusion 、Lyria等产品使用的皆是Transformer架构，虽然在捕捉序列内长距离依赖关系、泛化能力、特征提取等方面非常优秀，但在处理长序列、训练大参数模型时存在AI算力消耗大、过拟合、内存占用...
采用PIM-SM协议实现组播数据传输需要在网络中维护RP(Rendezvous Point),若网络中的接收者已经知道了组播源的具体位置,希望直接向组播源请求组播数据,则可以通过SSM模型的PIM-SM(Protocol Independent Multicast-Source-Specific Multicast)实现组播组成员的快速加入,直接在组播源和组成员之间建立SPT(Shortest Path Tree),无...
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联系起来的,Mamba-2模型层面又做出哪些改进?