ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep Learning, Sequence Models, State Space Models

Mamba (oleku-ruumi mudel)

Mamba on Gu ja Dao 2023. aastal tutvustatud järjestusmudeli arhitektuur, mis saavutab lineaarse ajakompleksuse, säilitades samal ajal tugeva jõudluse keelemudeldamise ülesannetes. Oleku-ruumi mudelite ja sisendist sõltuva selektiivsuse kombineerimisega lahendab Mamba transformerite ruutkompleksuse, säilitades samal ajal modelleerimisvõimsuse.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. Gu, A., & Dao, C. (2023). Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces. arXiv preprint arXiv:2312.08956. link

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces. ScholarGate. https://scholargate.app/et/deep-learning/mamba

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateMamba (State Space Model) (Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/deep-learning/mamba · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026