虽然Mamba还没被收录,但SSM相关的视觉工作已经陆续被CV顶会收录了! 本文为事件相机引入了状态空间模型,以解决基于事件的视觉中的两个关键挑战:i) 当以不同于其训练条件的时间频率操作事件相机时,模型性能退化…
1.1 什么是状态空间模型(State Space Model,SSM)? 状态空间模型(State Space Model,简称SSM)是一种数学模型,用于描述和分析动态系统的行为。这种模型在多个领域都有应用,包括控制理论、信号处理、经济学和机器学习等。在深度学习领域,状态空间模型被用来处理序列数据,如时间序列分析、自然语言处理(NLP)和视频理解等。
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。
#AI论道【AI21 Labs首推基于Mamba的量产级模型】大模型之家讯 以色列AI初创公司AI21 Labs昨日在官网推出SSM-Transformer模型Jamba,据称是世界上第一个基于Mamba的量产级模型。通过利用传统Transformer架构的元素增强Mamba结构化状态空间模型,Jamba弥补了纯SSM模型的固有局限性。它提供了256k上下文窗口,在吞吐量和效率方面...
- 视频理解是具有挑战性的任务,因为视频中存在大量时空冗余和复杂的时空依赖关系。 - CNN、Transformer和Uniformer等传统方法在解决视频理解问题上存在不足。 - Mamba是一种新的视频理解技术,利用选择性状态空间模型(SSM)实现了高效的视频理解。 - VideoMamba是基于Mamba的纯SSM模型,专为视频理解而设计。
2.能否通过将曼巴模型重新铸造为矩阵乘法来加快曼巴模型的训练吗? Mamba-2 于是开发 SSM 和(线性)注意力之间的连接框架,我们称之为状态空间对偶 (SSD)。Mamba-2 的核心 SSD 层比 Mamba 更高效、可扩展且功能更强大。它也更简单 (~30 LoC)!相比于Mamba,Mamba-2具备8倍大的状态,训练速度提升了50%。