Mamba 学习

最新推荐文章于 2025-06-07 11:59:33 发布
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Vision Mamba
U-Mamba
以后的趋势：
1.Mamba模型机机制上和transform一样，但是参数量上做了改进，可以直接替代
2.vision上可以实时处理
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【AI学习】Mamba学习（一）：总体架构
bylander的博客
10-04 2521
先直接来看一下论文的总体架构。Mamba架构是结合了H3和门控MLP两个架构形成的组合架构
深度学习领域中基于Transformer与Mamba2的混合预测模型及其高效特征权重学习的应用
05-30
内容概要：本文介绍了结合Transformer和Mamba2的预测组合模型。Mamba2作为新一代的状态空间模型（SSM），以RNN方式通过隐藏状态映射序列，实现了计算和内存与序列长度的线性扩展。该模型被插入到Transformer前端，...
mamba学习
henyaoyuancc的博客
01-09 224
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mamba学习1
qq_42025868的博客
04-09 756
由于SSM使用的都是连续的数据，而我们计算机处理的是数字信号，所以要进行离散化。在公式(3a)中我们可以发现一旦token很长，k次方就很大，会导致矩阵相乘的计算量也很大。SSM的简化模型如上图，其中输入是x，输出是y，隐藏状态是h。B乘x得到h，之后A乘h更新h，C乘h得到y，D乘x跳跃连接得到y。所以，它可以像卷积一样并行训练，但是推理时论文中使用递归的方式，可以使得模型更快。S4是SSM的进一步优化，SSM到S4的三个步骤：离散化、卷积表示、使用HIPPO算法处理长序列。，再通过SSM得到输出。
Mamba学习笔记(1)——原理基础
RuixuanZhang的博客
10-15 2070
Mamba学习笔记
【AI学习】Mamba学习（十）：HiPPO总结
bylander的博客
10-21 2465
针对序列数据的建模和学习，HiPPO框架是一种序列记忆的统一框架，通过投影到正交多项式进行序列学习，同时用时间度量函数表达对序列历史的学习权重，在给定时间度量下的正交多项式投影的推导，最终推导出线性常微分方程的闭式解，实现在线近似学习。
【AI学习】Mamba学习（五）：《HiPPO: Recurrent Memory with Optimal Polynomial Projections》
bylander的博客
10-08 800
HiPPO是一个通用框架，用于通过投影到多项式基上对连续信号和离散时间序列进行在线压缩。给定一个指定过去每个时间步长重要性的度量，HiPPO会产生一个自然在线函数近似问题的最优解
Mamba学习笔记(4)——Mamba核心
RuixuanZhang的博客
10-19 1953
40分钟看懂Mamba模型核心内容
Mamba模型学习笔记
ghost_him的博客
09-09 1338
Transformer的自注意力机制在处理长序列时计算复杂度高。时序状态空间模型(SSM)通过空间化建模实现并行计算。Mamba作为SSM的改进版，引入选择性机制，放松了线性和时不变假设，能高效处理超长序列。 Mamba将SSM的固定参数改为可变，使用LSTM式门控，构建非线性时变系统。它采用液体运动模型和李指数映射，更好地描述记忆系统的连续性和关联性。相比Transformer的粒子运动模型，Mamba在长序列处理上更高效。
【AI学习】Mamba学习（二十一）：Mamba发展回顾
bylander的博客
12-08 972
Mamba的发展历程经历HiPPO->S4->S6演化而来。本篇做一个简单的回顾，再结合一个RNN的优化案例，更清晰地看明Mamba的思路。
MAMBA
03-17
这可能涉及到学习新的标签、属性或者API，以及如何将"MAMBA"集成到现有的Web开发流程中。 总的来说，"MAMBA"作为一个与HTML相关的项目，可能涉及HTML的新特性、优化、框架或教学资源，它为Web开发者提供了一种新的...
基于Transformer与Mamba2的时间序列预测模型：特征权重学习的端到端解决方案
04-17
Mamba2用于特征权重学习，减少计算量并提高训练速度，而Transformer专注于捕捉全局依赖关系。作者详细展示了模型的设计思路、代码实现、调参经验和实验结果。通过对比实验表明，组合模型在预测精度、训练时间和内存...
mamba-ssm 2.2.4版本支持Linux系统的python 3.10，CUDA 11.8环境
04-06
用于mamba环境的开发，以及深度学习网络的搭建。
Python Day44 学习（日志Day12复习）
最新发布
Y317429的博客
06-07 119
注：这里AI给出的“适用场景”存在问题。关于性别，为二分类问题，不需要使用独热编码。三分类以上才涉及独热编码。出现问题：忘记之前已对数据进行了独热编码，导致映射出来的值为空值。对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）补充：对数据进行“归一化”和“标准化”的作用。补充：“独热编码”与“标签编码”的选择。
Apple风格在DPSK学习平台页面设计中的应用
qq_39764825的博客
06-04 606
苹果设计美学在网页中的应用：DPSK学习助手网站设计实践 摘要：本文探讨了Apple设计风格在网页设计中的具体应用。核心要素包括：极简主义（留白艺术、简化导航）、毛玻璃效果（背景模糊创造层次感）。视觉特征表现为柔和的渐变色彩、超大无衬线字体排版。交互设计强调微动画和平滑过渡，采用卡片式布局。技术实现上运用现代CSS特性（毛玻璃效果、响应式字体）和移动优先策略。Apple风格有效提升可读性、可用性和品牌识别。实践建议包括参考iOS设计指南、保持一致性并关注细节。最终证明，这种以用户为中心的设计哲学能创造美观实
【Python 学习笔记】dictionary unpacking
cbldzz的博客
06-03 368
【代码】【Python 学习笔记】dictionary unpacking。
c++之STL容器的学习（上）
2202_76101487的博客
06-03 450
基于c++的STL标准库的容器学习
NLP学习路线图（二十）：FastText
2501_91516851的博客
06-03 1125
FastText是Facebook AI团队提出的创新型词向量模型，它在Word2Vec基础上引入字符n-gram的子词信息，有效解决了传统词向量在形态丰富语言、罕见词和OOV词处理上的痛点。该模型通过将词分解为字符n-gram的组合，利用共享的n-gram向量实现词义的分解与重组，显著提升了词向量表示的泛化能力。FastText具有训练高效、内存占用少等优势，尤其擅长处理社交媒体文本等存在大量新词和拼写错误的场景。
NLP学习路线图（二十九）：BERT及其变体
2501_91516851的博客
06-06 831
在自然语言处理（NLP）领域，一场静默的革命始于2017年。当谷歌研究者发表《Attention is All You Need》时，很少有人预料到其中提出的Transformer架构会彻底颠覆NLP的发展轨迹，更催生了以GPT系列为代表的语言模型风暴，重新定义了人类与机器的交互方式。
mamba的深度学习表示
03-13
<think>好的，我现在需要向用户介绍Mamba的深度学习表示。首先，我得回想一下Mamba的相关知识，确保自己理解正确。Mamba是最近提出的一个序列模型，属于状态空间模型（State Space Models, SSMs）的一种改进。它主要针对传统Transformer模型在处理长序列时的计算复杂度问题，特别是在内存和计算资源上的高消耗。 用户可能已经知道Transformer模型，但可能不清楚Mamba的具体细节。我需要先简要回顾一下状态空间模型的基础，比如S4模型，然后过渡到Mamba的创新点。Mamba的关键改进包括选择性机制和硬件优化的并行扫描算法。选择性机制允许模型根据输入动态调整参数，这比之前的固定参数更灵活，能更好地捕捉序列中的关键信息。并行扫描则提升了计算效率，尤其是在现代硬件如GPU上的表现。 接下来，我需要解释Mamba的数学表示。状态空间模型通常用微分方程来描述，离散化后可以用线性递归或卷积形式处理。Mamba在这里引入了选择性，使得参数不再是固定的，而是输入的函数。这部分的数学公式需要用LaTeX准确表达，比如状态方程和输出方程的变化。同时，要说明如何通过并行扫描优化计算流程，减少内存占用。 另外，需要比较Mamba和传统Transformer的区别，特别是处理长序列时的效率。比如，Mamba的线性时间复杂度和Transformer的二次方复杂度对比，以及在实际任务中的表现，如语言建模、DNA序列分析等。 可能还需要提到Mamba的应用场景和优势，比如在需要处理超长序列的领域，它的高效性使得模型可以处理更长的上下文，提升任务表现。同时，硬件优化部分可能涉及具体的实现技术，比如利用CUDA内核进行高效计算，这也是Mamba速度提升的关键。 用户可能会混淆Mamba和其他的高效Transformer变体，比如Linear Transformer或者Sparse Transformer，因此需要明确Mamba属于状态空间模型家族，而不是Transformer的直接变体。此外，要强调Mamba的“选择性”是其核心创新，这使得模型能动态过滤不重要信息，专注于关键部分。 在结构安排上，应该从问题背景出发，引出Mamba的动机，再详细介绍其模型结构、数学表示、关键技术和优势，最后给出应用实例和总结。确保每个部分逻辑连贯，逐步深入，帮助用户建立清晰的理解。 需要检查是否有遗漏的重要点，例如Mamba在实验中的表现，比如在语言建模任务上达到与Transformer相当或更好的效果，但计算效率更高。同时，可能提到Mamba的局限性，比如目前主要应用于特定领域，或者对硬件优化的依赖较强。 最后，确保使用中文口语化表达，避免过于学术化的术语，但保持准确性。数学公式要正确使用$$和$符号，符合之前的系统指令要求。整体回答结构清晰，层次分明，便于用户跟随思路，逐步理解Mamba的深度学习表示。</think>Mamba是一种新型的深度学习模型，专为高效处理长序列数据而设计。它基于**状态空间模型（State Space Models, SSMs）**，并通过引入**选择性机制**和**硬件优化**显著提升了性能。以下从核心思想、数学表示和优势三方面逐步介绍： --- ### 一、问题背景与核心思想 传统Transformer模型依赖自注意力机制，但处理长序列时存在**计算复杂度高（$O(n^2)$）**和**内存占用大**的问题。Mamba的目标是： 1. **降低计算复杂度**：实现线性时间复杂度（$O(n)$）。 2. **动态捕捉关键信息**：通过选择性机制，根据输入内容调整参数。 --- ### 二、Mamba的数学表示 Mamba基于状态空间模型的离散化形式，并加入选择性。其核心公式如下： #### 1. 状态空间方程（离散化） $$ \begin{aligned} h_t &= \bar{A}_t h_{t-1} + \bar{B}_t x_t \\ y_t &= C_t h_t + D_t x_t \end{aligned} $$ 其中： - $h_t$是隐藏状态，$x_t$是输入，$y_t$是输出。 - $\bar{A}_t, \bar{B}_t, C_t, D_t$为参数矩阵（传统SSM中固定，而Mamba中**随输入变化**）。 #### 2. 选择性机制（Selective Mechanism） Mamba的关键创新是让参数**动态依赖于输入**： $$ \bar{B}_t = \text{Linear}_B(x_t), \quad \bar{A}_t = \text{Softplus}(\text{Linear}_A(x_t)) $$ 这种选择性使模型能聚焦于重要信息，例如自然语言中的关键词或基因序列中的功能区。 #### 3. 并行扫描（Parallel Scan） 为加速计算，Mamba将线性递归转化为并行化的块运算： $$ y = \text{SSM}_{\text{parallel}}(A, B, C)(x) $$ 通过GPU优化（如自定义CUDA内核），显著提升训练速度。 --- ### 三、Mamba vs. Transformer的关键优势 | 特性 | Mamba | Transformer | |---------------------|--------------------------------|---------------------------| | 时间复杂度 | $O(n)$（线性） | $O(n^2)$（二次） | | 内存占用 | 低（无需存储注意力矩阵） | 高 | | 长序列处理 | 支持超长序列（>1M tokens） | 通常受限（<100K tokens） | | 动态适应性 | 选择性机制动态过滤信息 | 自注意力权重静态计算 | --- ### 四、应用场景 1. **语言建模**：处理长文本时保持高效。 2. **基因组学**：分析长达数百万碱基的DNA序列。 3. **音频/视频处理**：对长时间跨度的媒体数据进行建模。 --- ### 五、总结 Mamba通过**选择性状态空间模型**和**硬件级优化**，解决了传统模型在长序列任务中的瓶颈。其核心在于： - 动态调整参数，聚焦关键信息。 - 线性复杂度实现高效计算。 实验表明，Mamba在语言建模等任务中性能媲美Transformer，但资源消耗显著降低。未来可能成为长序列建模的主流架构之一。
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