自从Mamba问世以来,只知道有这么一个可以和transformer媲美的模型,却一直没有学习过其中的方法、概念。这两天查阅了一些资料、博客,自觉把State Space Model和Mamba中的关键点概念性地理解且串起来了。各种细节还没有深究,但前因后果,high-level层面的理解肯定可以有逻辑地讲出来了。这篇文章就作为一篇学习笔记总结了Ma...
这就是 Mamba 提供的功能,但在深入了解其架构之前,让我们首先来看看State Space Models. 第三部分,什么是State Space Model 还是先看看什么是State Space(状态空间) 状态空间包含完整描述系统的最小数量的变量。它是一种通过定义系统的可能状态来以数学方式表示问题的方法。 想象你在一个迷宫里,目标是从起点走到终...
@文心快码fusionmamba: efficient image fusion with state space model 文心快码 FusionMamba是一种基于状态空间模型(SSM)的高效图像融合方法,它旨在通过结合高分辨率但光谱信息有限的图像与低分辨率但光谱数据丰富的图像,生成具有丰富光谱信息的高分辨率图像。以下是对FusionMamba的详细解析,包括其基本原理、状态空间模型的...
为了解决这个问题,本文设计了一种新的具有线性复杂度并且保留全局感受野和动态权重的模型架构——VMamba。 VMamba在有效降低注意力复杂度方面的关键概念继承自选择性扫描空间状态序列模型(Selective Scan Space State Sequential Model, S6 )。S6使一维数组(例如文本序列)中的每个元素通过压缩隐藏状态与先前扫描的任何样本...
VideoMamba: State Space Model for Efficient Video Understanding VideoMamba：用于高效视频理解的状态空间模型 论文链接 https://volctracer.com/w/M6FaLpwh 论文作者 Kunchang Li，Xinhao Li，Yi Wang，Yinan He，Yali Wang，Limin Wang，Yu Qiao 内容简介 本文提出了VideoMamba，一种基于状态空间模型（SSM）的...
关键字:Video Understanding、State Space Model、Efficiency、Long-context Modeling、Self-Distillation 摘要 为了应对视频理解中局部冗余和全局依赖性的双重挑战,本项工作创新性地将Mamba模型适配到视频领域,提出了VideoMamba模型。该模型克服了现有3D卷积神经网络和视频Transformer的限制。其线性复杂度算子能有效进行长期建模...
08_palm_pathways_language_model_explained__540_billion_parameters_can_explain_jo 腹肌猫锤AI 1 0 10:09 01_the_transformer_neural_network_architecture_explained._attention_is_all_you_n 腹肌猫锤AI 2 0 08:55 18_direct_preference_optimization_your_language_model_is_secretly_a_reward_model 腹...
Pan-sharpening involves integrating information from low-resolution multi-spectral and high-resolution panchromatic images to generate high-resolution multi-spectral counterparts. While recent advancements in the state space model, particularly the efficient long-range dependency modeling achieved by Mamba, hav...
Recent advancements in state space models, notably Mamba, have demonstrated significant progress in modeling long sequences for tasks like language understanding. Yet, their application in vision tasks has not markedly surpassed the performance of traditional Convolutional Neural Networks (CNNs) and ...
Mamba,State Space Models,Graph Neural Networks Introduction GTs相对于MPNN的优势通常可以解释为MPNN倾向于编码局部结构,而GTs的一个关键基本原则是让节点通过全局注意机制关注所有其他节点,允许直接建模远程相互作用。然而,全局注意具有微弱的归纳偏差,通常需要合并关于节点位置的信息来捕获图结构。为此,引入了各种基于光谱...