SSM(State Space Model,状态空间模型)是一种用于描述时间序列数据的统计模型。它广泛应用于机器学习和统计学中,用于处理动态系统和时变过程。SSM可以捕捉系统状态随着时间的变化,以及观察到的数据与这些状态之间的关系。 SSM的基本构成 状态空间表示 状态空间模型由两个主要部分组成: 状态方程(State Equation):描述系统...
经典的状态空间模型(SSM)用于描述连续系统的动态,将输入序列 转换为潜在空间表示,然后利用这种表示生成输出序列 。 Non-Causal State Space Duality 为了使SSM适应图像数据,首先需要将2D特征图展平成一个1D的 Token 序列,然后对这些 Token 进行顺序处理。由于SSM的因果性质,每个 Token 只能访问之前的 Token ,因此信息...
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...
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...
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。
Copyright may be transferred without notice, after whichthis version may no longer be accessible.DeepSSM: Deep State-Space Model for 3D HumanMotion PredictionXiaoli Liu, Member, IEEE, Jianqin Yin, Member, IEEE, Huaping Liu, Member, IEEE, and Jun Liu, Member, IEEEAbstract—Predicting future ...
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...
State Space Models (SSMs) have emerged as a potent tool in sequence modeling tasks in recent years. These models approximate continuous systems using a set of basis functions and discretize them to handle input data, making them well-suited for modeling time series data collected at specific freq...
To this end, we propose TrackSSM inspired by the recently popular state space models (SSM), a unified encoder-decoder motion framework that uses data-dependent state space model to perform temporal motion of trajectories. Specifically, we propose Flow-SSM, a module that utilizes the position and...
What is a State Space Model (SSM) 状态空间(State Space,SS) SS 包含完全描述系统的最少数量的变量,这是一种通过语义系统可能得状态来数学表示问题的方式。 举个例子来理解SS: 图1 状态空间 状态空间:所有可能位置(状态)的地图。 状态空间表示(state space representation):即对这张图的简化描述。它展示了你...