状态空间模型(State Space Model, SSM)是一种用于描述动态系统状态随时间演变的数学模型。SSM通过一组矩阵和状态变量来描述系统如何随时间步推进。该模型通常包含状态方程和输出方程,能够在连续时间或离散时间下进行计算。 如下图所示,我们可以定义SSM的结构: 在SSM中有三个与时间t相关的变量: x(t) \in \mathbb{...
在神经网络方面,系统的“状态”通常是其隐藏状态(hidden state)。在大语言模型的背景下,生成新token的重要方面之一。 状态空间模型(State Space Model, SSM) SSM经常用于控制理论,其功能类似于Transformer和RNN,用于处理时间序列,如文本,信号等。 在传统上,连续的时间t,SSM就是将输入序列x(t)映射到潜在状态表示h(...
总的来说,这项工作主要贡献如下: 作者引入了通道感知U形玛巴(Channel-Aware U-Shaped Mamba,简称CU-Mamba)模型,通过结合双状态空间模型(State Space Model,简称SSM)来为图像恢复任务丰富U-Net的全球上下文和通道特定特征。 作者通过详细的消融研究验证了空间和通道SSM模块的有效性。 作者的实验表明,CU-Mamba模型在多...
这都要归功于作者提出的一种新架构 —— 选择性状态空间模型( selective state space model),该架构是 Mamba 论文作者 Albert Gu 此前主导研发的 S4 架构(Structured State Spaces for Sequence Modeling )的一个简单泛化。 在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇...
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。具体...
Vision State Space Duality Model 块设计。为了在Mamba2中增强适用于视觉应用的SSD块,作者在将SSD简单替换为NC-SSD以开发作者的视觉状态空间二元性(VSSD)块的基础上,实施了几项修改。在构建NC-SSD块时,将因果卷积1D替换为深度卷积(DWConv),其核大小为三,与先前的视觉Mamba工作[34;28]保持一致。此外,在NC-SSD...
标题:TrackSSM: A General Motion Predictor by State-Space Model 作者:Bin Hu, Run Luo, Zelin Liu, Cheng Wang, Wenyu Liu 机构:华中科技大学 原文链接:https://arxiv.org/abs/2409.00487 2. 摘要 时间运动建模一直是多目标跟踪(MOT)中的一个关键部分,它可以确保平滑的轨迹运动,并提供精确的位置信息以提高...
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。
GrootVL: Tree Topology is All You Need in State Space Model 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.02395 代码链接: https://github.com/EasonXiao-888/GrootVL 回顾状态空间模型 主流基础模型主要基于 CNN 和 Transformer 架...
在Mamba 论文发布后,很多研究者都对 SSM(state space model)、S4 等相关研究产生了好奇。其中,有位研究者表示自己要在飞机上把这些论文都读一下。对此,Albert Gu 给出了更好的建议:他的博士论文其实把这些进展都梳理了一下,读起来可能更有条理。 在论文摘要中,作者写到,序列模型是深度学习模型的支柱,已在科学...