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 Mamba 变体 前言 在这篇博文中,我们将带您深入...
作为视觉指南,期望许多可视化能够培养对 Mamba 和状态空间模型的直觉。 第1 部分:Transformer 架构的问题 为了说明为什么 Mamba 是一个如此有趣的架构,让我们首先对 Transformer 做一个简短的回顾,并探讨它的一个缺点。 Transformer 将任何文本输入视为由标记组成的序列。 Transformer 的一个主要好处是,无论它收到什么...
这表明,Samba是状态空间模型在遥感图像语义分割中的有效应用,为该领域中基于Mamba的方法设立了新的基线。 本研究的主要贡献可以总结如下: 我们提出了Samba架构,首次将Mamba架构引入遥感图像的语义分割任务中。 我们进行了与表现最佳网络的对比实验,展示了Mamba架构作为遥感图像语义分割骨干网络的巨大潜力。 我们为基于Mamba...
官方代码:GitHub - state-spaces/mamba 官方论文:[2312.00752] Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces (arxiv.org) Ubuntu20.04下成功安装Mamba的运行环境-CSDN博客 一文通透想颠覆Transformer的Mamba:从SSM、HiPPO、S4到Mamba_mamba模型-CSDN博客 Transformer模型详解(图解最完整版) - 知乎 ...
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...
Introduction最近Mamba-2被ICML接收,实现了状态空间模型和注意力机制的大一统,不仅拥有较强的模型表现,还实现了性能的8倍优化。我最近正好在研读这方面的工作,认真学习了一下技术报告和原文,这里就做一些记录…
为了解决这个问题，这项新研究用一个可扩展性更强的状态空间模型（SSM）主干替代了传统架构中的注意力机制，开发出了一个名为 Diffusion State Space Model（DIFFUSSM）的新架构。这种新架构可以使用更少的算力，媲美或超越具有注意力模块的现有扩散模型的图像生成效果，出色地生成高分辨率图像。得益于上周「Mamba」的...
2.8 MoE-Mamba[31] 模型设计应该也参考了Non-local Network[32]等一系列视频相关工作,通过添加Global Conv1D提取长序列的全局信息。 MoE-Mamba,其中Mamba 与MoE交替堆叠,在Mamba原论文中有Mamba和FFN交替堆叠的做法,即Mamba+FFN,性能变差了。图中MoE为Switch Transformer block,特点是sparse MoE 作者也尝试了并行堆...
这表明,Samba是状态空间模型在遥感图像语义分割中的有效应用,为该领域中基于Mamba的方法设立了新的基线。 本研究的主要贡献可以总结如下: 我们提出了Samba架构,首次将Mamba架构引入遥感图像的语义分割任务中。 我们进行了与表现最佳网络的对比实验,展示了Mamba架构作为遥感图像语义分割骨干网络的巨大潜力。 我们为基于Mamba...
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重新计算，由此可以降低内存需求。Mamba 优于注意力机制的优势在推理阶段尤其显著，因为其不仅能降低计算复杂度，而且内存使用量还不会...