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mamba论文学习

rnn 1986  训练速度慢  testing很快 但是很快就忘了

lstm 1997 训练速度慢 testing很快 但是也会忘(序列很长的时候)

GRU实在lstm的基础上改进,改变了一些门

transformer2017 训练很快,testing慢些,时间复杂度高,存储需要较大

那么改进的方向是,希望train和test都快些

SSM,类似递归的算法,使得test可以很长

mamba(2024)改进SSM,训练快,testing快(相比transformer,test chatgpt就不会卡了),改进了硬件中的算法

(弹幕说通俗来讲是提取非连续特征的问题传统的SSM是实现是通过卷积实现,只能提取连续特征)

vision mamba (lianghui zhu等)速度和准确性都比transformer的模型更好,mamba占用资源是线性的,但是transformer是更大的占用资源,所以mamba能更好的

vision mamba和vit很像,也是把图像切成小块。2024.2(mamba 2024.1)现在发展很快

从下图中可以看出使用mamba的ssm同样是6、7m的模型准确率提高了。速度上也比基于transformer的快,下图中右下的图

mamba可以找到图像中比较大的物体

U-mamba 图像转化,Unet类似,进行图像分割

transformer和mamba输入输出一样,mamba可以替换transformer进行应用。主要是mamba速度快。

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