就像Ashish VASWANI等人(2017)所写的论文Attention is all you nee一样,S4是新型神经网络架构的基础,但不是在实践中使用的模型(有其他性能更好或更容易实现的SSM)。在此之前,先简单介绍SSM的基础知识。 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,...
Mamba是这两年备受瞩目的模型,作者提出mamba的目的是解决transformer在long sequences上inefficiency的问题。 Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State SpacesAlbert Gu and Tri Dao arxiv.org/pdf/2312.0075 学习Mamba之前呢,不妨了解一下S4,他们都有一个共同的作者Albert Gu 。 State Space Model ...
ExploringGraphMamba:AComprehensiveSurveyonState-SpaceModelsforGraphLearning7 2.2.2SimplifiedStateSpaceLayersforSequenceModeling(S5).S5buildsonthefoundationofS4butsimplifiesthemodelarchitectureformoreefficientsequencemodeling [18] .Itreducesthecomplexityofthelatentstatetransformationprocess,makingitfasterandmorescalablewhile...
(S4); on the convex portion with a differential filtering process to emphasize the indentation model prepared in advance and carried out pattern matching, the matching rate is greater than equal to the convex portion setting step as a candidate drawn indentation (S5); shade under when the ...
一个抽象的状态空间模型为: (1)x˙(t)=f(x(t),u(t),t,θ)y(t)=g(x(t),u(t),t,θ) 其中x(t)为系统状态, x˙(t) 为状态变化, t为时间, u(t)为输入, θ为参数, y(t)为输出。 结构的状态空间序列模型(Structured State-space Sequence Model, S4 Model)[3]使用了以下状态变化以及输...
模型结构:将原始DiffWave中的双向膨胀卷积层用S4层代替,即在加入扩散embedding后,我们在每个残差块中使用S4作为扩散层。同时,在与条件信息相加后引入第二个S4层,这赋予模型在合并输入和条件信息之后更大的灵活性。图2画出了它的结构。 损失函数: 和DDPM里的一样 训练伪代码: 输入:扩散模型超参数 \beta\in[\beta...
本文的亮点在于,diffusion model 的网络结构不再是 CSDI[2] 中的transformer 结构,而是 structured state-space model(SSM)。我们可以把这种结构理解为 RNN、一维 CNN 以及transformer 的平替结构,都是 seq-to-seq 模型,且可以做到输入输出大小一致。本文实验显示,使用了 SSM 架构的 diffusion model 在任务上的表现...
Structured State Space sequence model (S4)论文:Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces要点:S4模型的首次提出。 S5 layer论文:Simplified State Space Layers for Sequence Modeling要点:将多入多出状态空间模型引入 S4 层并将其与高效的并行扫描相结合,提出了新的 S5 层。 H3-attention ...
链接:hustvl/Vim: [ICML 2024] Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model 动机: 近年来,具有高效硬件感知设计的状态空间模型(ssm),即Mamba深度学习模型,在长序列建模中显示出巨大的潜力。同时,纯粹基于ssm构建高效和通用的视觉主干是一个吸引人的方向。然而,由于视觉...
这种排列方式使得模型必须学习像素之间的长期依赖关系,而不能简单地依赖于局部空间结构。 四、S4 (Structured State Space Model) S4 是 HiPPO 的后续工作,论文名称为:Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces。 S4 的主要工作是将 HiPPO 中的矩阵 A(称为 HiPPO 矩阵)转换为正规矩阵(正规...